Нейронные сети вопросы к экзамену - Помощь в подготовке к экзаменам и поступлению

Вопросы для подготовки к Государственному экзамену по дисциплине «Нейросети»

1.
Определение персептрона и его архитектура.
Задачи, решаемые с помощью персептрона.

2.
Обучение персептрона. Многослойные
персептроны и возможности их обучения.

3.
Архитектура многослойного обобщенного
персептрона.

4.
Алгоритм обучения многослойного
персептрона с учителем.

5.
Методы обучения сетей встречного
распространения.

6.
Сжатие данных при помощи сетей встречного
распространения.

7.
Основные стохастические методы обучения
нейронных сетей.

8.
Больцмановское обучение нейронных
сетей.

9.
Обучение нейронных сетей методом Коши.

10.
Обучение нейронных сетей методом
искусственной теплоемкости.

11.
Архитектура сетей Хопфилда и Хэмминга.
Устойчивость сетей Хэмминга.

12.
Понятие ассоциативной памяти и задача
распознавания образов.

13.
Вероятностное обобщение модели Хопфилда
и статистическая машина.

14.
Архитектура и принципы работы нейронной
сети ДАП (двунаправленная ассоциативная
память).

15.
Нейросетевые архитектуры АРТ (адаптивная
резонансная теория). 16. Принцип адаптивного
резонанса.

17.
Упрощенная архитектура АРТ и
функционирование сети АРТ в процессе
классификации.

18.
Обучение сети АРТ.

19.
Архитектура когнитрона.

20.
Обучение и функционирование когнитрона.

1.Определение персептрона и его архитектура. Задачи, решаемые с помощью персептрона.

В
качестве научного предмета искусственные
нейронные сети впервые заявили о себе
в 40-е годы. Стремясь воспроизвести
функции человеческого мозга, исследователи
создали простые аппаратные (а позже
программные) модели биологического
нейрона и системы его соединений, которые
получили название персептроны. Когда
нейрофизиологи достигли более глубокого
понимания нервной системы человека,
эти ранние попытки стали восприниматься
как весьма грубые аппроксимации. Тем
не менее, именно на персептронах были
достигнуты первые впечатляющие
результаты, стимулировавшие дальнейшие
исследования, приведшие к созданию
более изощренных сетей.

Первое
систематическое изучение искусственных
нейронных сетей было предпринято
Маккалокком и Питтсом в 1943г. Простая
нейронная модель, показанная на рисунке
ниже, использовалась в большей части
их работы. На вход поступает только
двоичный сигнал, т.е. либо
либо
.
Элемент
умножает
каждый вход
на
вес
и
суммирует взвешенные входы. Если эта
сумма больше заданного порогового
значения, выход равен единице, в противном
случае – нулю.

Именно
такие системы и множество им подобных
называются –персептронами.
Персептроны состоят из одного слоя
(т.е. количество слоев нейронов между
входом
и
выходом
равно
одному) искусственных нейронов,
соединенных с помощью весовых коэффициентов
с множеством входов (см. рис. ниже).

Вершины-круги
в левой части рисунка служат лишь для
распределения входных сигналов. Они не
выполняют каких- либо вычислений, и
поэтому не считаются слоем. По этой
причине они обозначены в виде круга,
чтобы отличать их от вычисляющих нейронов
(сумматоров), обозначенных квадратами.

В
60-е годы персептроны вызвали большой
интерес и оптимизм. Розенблатт доказал
замечательную теорему об обучении
персептронов. Уидроу дал ряд убедительных
демонстраций систем персептронного
типа, и исследователи во всем мире
стремились изучить возможности этих
систем. Первоначальная эйфория сменилась
разочарованием, когда оказалось, что
персептроны не способны обучиться
решению ряда простых задач. Минский
строго проанализировал эту проблему и
показал, что имеются жесткие ограничения
на то, что могут выполнять однослойные
персептроны, и, следовательно, на то,
чему они могут обучаться. Так как в то
время методы обучения многослойных
сетей не были известны, исследователи
перешли в более многообещающие области,
и исследования однослойных персептронов
пришли в упадок. Недавнее открытие
методов обучения многослойных сетей в
большей степени, чем какой-либо иной
фактор, повлияло на возрождение интереса
и исследовательских усилий.

Работа
Минского, возможно, и охладила пыл
энтузиастов персептрона, но обеспечила
время для необходимой консолидации и
развития лежащей в основе теории. Важно
отметить, что анализ Минского не был
опровергнут. Он остается важным
исследованием и должен изучаться, чтобы
ошибки 60-х годов не повторились.

Теория
персептронов является основой для
многих других типов искусственных
нейронных сетей, а сами персептроны
являются логической исходной точкой
для изучения искусственных нейронных
сетей.

Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]

Источник

Для быстрых расчетов на карманном нейрокомпьютере контролера электропоезда составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть, в которой учтено, что значения некоторых факторов лишь с весом, меньшим единицы, влияют на принимаемое решение. Выберите функцию активации. Логическая нейронная сеть имеет вид:

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Рассмотрите возможности и принципы «работы» компьютерного человечка КОМПИ. Рассмотрите принципы распознавания и формирования сценария игры.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Нейронная сеть для обучения трем буквам, приведена на рисунке. Показаны веса связей – одинаковые для каждой буквы. Функция активации представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0,9, (1,2) = 0,9, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,9, (3,2) = 0, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0, (4,3) = 1, (5,1) = 0,9 (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,1.

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f_i= sum limits_{j} omega_j V_j$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид: Приблизительные координаты путешественника – (120, -140). Предположительно он вышел из пункта 3.

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.

Свяжите сеть, состоящую из 4 населенных пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения. Сеть населенных пунктов имеет вид:

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Пусть нейроны выходного слоя принадлежат коре. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, ингибидорные) связи, как показано на рисунке. Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретет четко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.Рассчитайте величины возбуждения нейронов, «отвечающих» за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: .

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети. Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для управления «живым» объектом, предупреждающим о резком изменении погоды и о природных катаклизмах.

Отобразите деревом логических возможностей факторное пространство для планирования мероприятий пансионата «Ветеран Труда». Факторное пространство использования летнего спортивного инвентаря:

Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:

– собственный капитал;

– вклады населения;

– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;

– объем прибыли.

Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: – высокий, – средний, – низкий.

Спроектируйте экран со скрытой координатной сеткой. Выделите области отображения каждого значения рейтинга, выполняя требования наглядности и эстетики. Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам из приведенного списка в соответствии с их рейтингом. Запомните координаты каждой точки, соответствующие банку. Известен рейтинг ряда крупных международных банков на основе их показателей:

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для обучения (трассировки) предложена нейронная сеть, заданная матрицей следования с первоначально нулевыми весами. С помощью процедуры введения транзитивных связей проверьте корректность задания структуры нейросети по наличию статических цепочек, обеспечивающих пути достижения всех нейронов выходного слоя от каждого нейрона-рецептора. Введите дополнительные связи, если это необходимо. Матрица следования имеет вид:

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Используя прием «размножения решений» и заменив конъюнкторы и дизъюнкторы передаточными функциями, обрабатывающими достоверность событий, сформируйте однослойные системы принятия решений по «электронным» схемам.

Минимизируйте длину логических цепочек с помощью «размножения» решений.

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности. Рассмотрите возможность защиты от сговора пользователей о несанкционированной подмене и нарушении индивидуальных ограничений по допуску к секретной информации.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Постройте «электронную» схему системы принятия решений. = «Дубай»; = «Красное море».

Для СПР, изготовленной для дяди Рамзая, составьте совершенную нейронную сеть. (В связи со значительным приобретенным Вами опытом решения подобной простой задачи, уже сформированная сеть приводится ниже.) С помощью коррекции весов связей используйте возможность предпочтительного выбора решений в том случае, когда события, образующие факторное пространство, учитываются с различными значениями приоритета. Как с помощью порогов усилить эффект приоритетного обслуживания? Исследуйте возможность модификации и развития совершенной нейронной сети, например, на тот случай, когда Никита прибыл из мест, не столь отдаленных, и с энтузиазмом включился в работу. Как сокращается объем матрицы следования, описывающей однослойную (в том числе – совершенную) логическую нейронную сеть? Поступила некоторая недостоверная информация о закрытии канала нелегальной доставки продукции фирмы Ночная Бабочка. Как скорректировать параметры нейронной сети?

Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции активации

$f_i= sum limits_{j} omega_j V_j$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Рассмотрите аспекты «коллективного» поведения объектов «живого» моделирования. На базе компьютерного (в единой памяти) или натурного моделирования созданы два и более «живых» объектов, способных реагировать друг на друга.

Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Как выбрать маршрут, чтобы совершить кругосветное путешествие из пункта 1? Нейронная сеть имеет вид:

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Исследуйте диагностические возможности логических нейронных сетей. Рассмотрите принципы медицинской диагностики.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие «исчерпывающее множество событий». Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. Функциея активации имеет вид $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, . А1 = 0,9, А2 = 0,9, В1 = 0,6, В2 = 0,7, М1 = $200, M2 = $50, M3 = $60, M4 = $240. Нейронная сеть, составленная для V1 = 60 км/ч, V2 = 70 км/ч, имеет вид

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву А, как показано на рисунке. Учтите возможность ее допустимого искажения при изображении.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1]. Функция активации представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов внутри этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось . «Научите» однослойную нейронную сеть распознавать букву В, задаваемую возбуждением рецепторов по контуру эталона с учетом возможных искажений.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Нейронная сеть для обучения трем буквам, приведена на рисунке. Показаны веса связей – одинаковые для каждой буквы. Функция активации представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0,9, (1,2) = 0, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,8, (3,2) = 0,9, (3,3) = 1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0,1, (4,3) = 1, (5,1) = 0, (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,1.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Пусть нейроны выходного слоя принадлежат коре. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, ингибидорные) связи, как показано на рисунке. Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретет четко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.Рассчитайте величины возбуждения нейронов, «отвечающих» за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон. После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: .

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Вид некоторой «красивой» граф-схемы показан на рисунке. Для функции активации, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную «обучиться» распознаванию букв, показываемых на экране размером . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса «ненужных» связей полагаются равными нулю. Обучите нейронную сеть распознаванию буквы В по логическому выражению . Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Обучите нейронную сеть двум буквам А и С, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям

А:

С:

Функция активации — суммирование значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Постройте логическую нейронную сеть «железнодорожная рулетка» для различных вариантов и скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, .

,

= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $200>

= <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $50>;

= <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $60>;

= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $240>

.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле $M=frac{sumlimits_{i}M_iR_i}{sumlimits_{i}{R_i}$ , — сумма гонорара за выполнение i – го решения. Функциея активации имеет вид $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, . А1 = 0,4, А2 = 0,6, В1 = В2 = 0,5, М1 = $210, M2 = $60, M3 = $70, M4 = $250. Нейронная сеть, составленная для V1 = 70 км/ч, V2 = 80 км/ч, имеет вид

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие «исчерпывающее множество событий». Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. Функциея активации имеет вид $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, . А1 = 0,5, А2 = 0,5, В1 = 0,9, В2 = 0,9, М1 = $210, M2 = $60, M3 = $70, M4 = $250. Нейронная сеть, составленная для V1 = 70 км/ч, V2 = 80 км/ч, имеет вид

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Желая сократить расходы, начальник станции Кукуевка установил одинаковое (минимальное) вознаграждение в случае отправки обоих линейных на середину перегона, — вне зависимости от скорости их перемещения. Таким образом, решение R1 вобрало в себя и решение R4. Выполнив необходимое преобразование нейронной сети (независимо от скоростей паравозов), получим ее в виде: Функциея активации имеет вид $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, . Исследуйте правомочность принимаемых решений.

А1 = А2 = 0,5, В1 = 0,3, В2 = 0,7.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. «Если Вася, которому я исключительно доверяю, обнаружит, что Оксана торгует французской косметикой, утаивая французский коньяк (событие ««), то я отправлюсь в Таиланд. В противном случае придется довольствоваться турецкой Анталией.»

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Выполните дистрибутивные преобразования логических выражений. = «Лазурный Берег»; = «о. Родос».

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Используя прием «размножения решений» и заменив конъюнкторы и дизъюнкторы передаточными функциями, обрабатывающими достоверность событий, сформируйте однослойные системы принятия решений по «электронным» схемам.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции (Лекция 1) входные сигналы принимаются элементом с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: $f=suminline_{j}f_j$ ( – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог . Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям.

Составьте систему принятия решений для зимнего периода отдыха бабушки, если она после завтрака и ужина занимается верховой ездой, а после обеда катается с горки на санках.

Для логического описания системы принятия решений составьте «электронную» схему такой системы.

= <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верховая езда, пляж, байдарка >;

= <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верхом >;

= <выбор: велосипед, верховая езда, пляж, байдарка >;

= <сон >;

= <выбор: сон, дискотека >;

Минимизируйте длину логических цепочек с помощью «размножения» решений.

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР.

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для обучения (трассировки) предложена нейронная сеть, заданная матрицей следования с первоначально нулевыми весами. С помощью процедуры введения транзитивных связей проверьте корректность задания структуры нейросети по наличию статических цепочек, обеспечивающих пути достижения всех нейронов выходного слоя от каждого нейрона-рецептора. Введите дополнительные связи, если это необходимо. Матрица следования имеет вид:

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, «участвующих» в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи. Система логических выражений:

Матрица следования:

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования. Не допускайте переиспользование нейронов. Для этого исключайте из рассмотрения те строки матрицы следования, в которые на предыдущих шагах были записаны единицы. Система логических выражений:

Матрица следования:

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите полную трассировку нейронной сети с возможным переиспользованием нейронов. Система логических выражений:

Матрица следования:

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Используйте функцию активации:

$V:= sum limits_{j} V_j$

$|V_j|=begin{cases}V, text{ при $V ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=0,5.$

Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации). Система логических выражений:

Результат трассировки:

Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции активации

$f_i= sum limits_{j} omega_j V_j$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f_i= sum limits_{j} omega_j V_j$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f_i= frac {sum {limits_{j} omega_j V_j}}{sum limits_{j} omega_j}$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

$f_i= frac {sum {limits_{j} omega_j V_j}}{sum limits_{j} omega_j}$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

при h = 0,5, рассчитайте количество циклов «кайфа» после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5.

Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию .

Задача перспективных исследований. Как с помощью логической нейронной сети произвести идентификацию спутника, появившегося в зоне обзора радиолокационной станции?

По таблице рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, «участвующими» в проводимой интерполяции по формуле

$Y=Y_1+(Y_2-Y_1) frac {R_{XX_1}}{R_{X_1X_2}}$

Х = {4,6; 2,4}.

Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность $X = {x_1, x_2}$ измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: $Y_1 = {5; 8}, Y_2 = {3; 4}, Y_3 = {6; 5}, Y_4 = {1; 5}$ . Диапазон [0, 3] изменения переменных и разбит на три интервала = [0, 1), = [1, 2), = [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип «размножения» решений.

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид:

$V:= sum limits_{j} V_j, V_i:=V$ , если , 0-в противном случае; ,

Нейронная сеть имеет вид: Достоверность предположения о принадлежности значений и исследуемым интервалам равна:

Почему так важно соблюдать принцип «размножения» решений? Исходная нейронная сеть имеет вид:

Дополните нейронную сеть для решения «современной» задачи, фрагмент которой, отражающий размножение решений, приведен ниже, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе:

$omega =begin{cases}0,25 frac {Delta t-4}{4},text{при $Delta t< $4}\0, text{в противном случае};end{cases}$

Проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность «участия» Пети в событиях в связи с «занятостью» Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.

Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:

– собственный капитал;

– вклады населения;

– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;

– объем прибыли.

Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: – высокий, – средний, – низкий.

Спроектируйте экран со скрытой координатной сеткой. Выделите области отображения каждого значения рейтинга, выполняя требования наглядности и эстетики. Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам из приведенного списка в соответствии с их рейтингом. Запомните координаты каждой точки, соответствующие банку. Известен рейтинг ряда крупных международных банков на основе их показателей:

Экран, связанный с декартовой системой координат Oxy, затрудняет интерполяцию (в частности, необходимую при решении настоящей задачи). А именно, найденная на основе усреднения координата двух точек, принадлежащих некоторому, предположим, низкому, рейтингу, может оказаться между этими точками и принадлежать области высокого рейтинга. Для облегчения интерполяции целесообразно в качестве рабочей системы использовать сферическую систему координат Or, в которой $r=sqrt{x^2+y^{^2}}$ , $varphi =arc tg frac{y^}{x}$ . Общий центр О этих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями.

Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты y: , где – отношение сторон экрана. Это приведет к «сплющиванию» изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.

Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка.

Точки-банки в декартовой системе координат: .

Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:

$delta_{Z11} = [0, 25),$

$delta_{Z12} = [25, 50],$

$delta_{Z21} = [0, 10),$

$delta_{Z22} = [10, 25],$

$delta_{Z31} = [0, 5),$

$delta_{Z32} = [5, 10],$

$delta_{Z41} = [0, 2),$

$delta_{Z42} = [2, 5].$

Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг:

Точки – банки в сферической системе координат:

Воспользуйтесь функцией активации:

$V:= sum limits_{j} V_j, V_i:=V$ , если V > h, 0-в противном случае; h=0,5,

Для абсолютно достоверной информации $P_{ij}$ о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?

Нейронная сеть имеет вид: $Р_{11} = Р_{22} = Р_{31} = Р_{42} = 1.$

Обсудите следующую проблему:Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных рейтинговых системах (например, в образовании) и в системах кластеризации ситуаций и принятия решений?Обобщите свои выводы на основе анализа системы оценки странового риска.

Усовершенствуйте нейронную сеть, дополнив ее возможностью связи между некоторыми пунктами, находящимися в разных секторах. Если это невозможно, исследуйте причину и рассмотрите возможность применения общего подхода, отображенного на приведенном ниже рисунке. Научите нейросеть, как из пункта 5 попасть в пункт 10.

Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Задайте маршрут следования из пункта 4 в пункт 2. Нейронная сеть имеет вид:

В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в «крестики – нолики», первоначально ограничившись попыткой сведения игры «в ничью». Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать «крестик» (противника), «нолик» (Ваш) или быть свободной. Несомненно, «традиционный» программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип «работы» нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру.Составьте проект такой нейронной сети. Составьте матрицу следования, описывающую нейронную сеть.

В результате обследования больного врач ставит диагноз и выбирает стратегию (курс) лечения. Пытаясь формализовать и частично автоматизировать свои действия – для эффективного и безошибочного использования опыта и знаний, — он пытается построить для себя и, возможно, для коллег информационно-справочную БЗ, систему принятия решений. Он понимает, что автоматизация возможна только на основе механизмов логической нейронной сети, наблюдаемых им при выполнении сложных мыслительных действий.

Предполагается, что на основе серии анализов измеряются значения ряда факторов. По совокупному рассмотрению этих значений принимается решение о той или иной стратегии или о курсе лечения. Система принятия решений должна быть полной, к сожалению, в пределах существующего опыта и уровня знаний, и непротиворечивой.Постройте логическую нейронную сеть, реализующую систему принятия решений по ее логическому описанию.

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО

< следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

И < значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) >

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО

< следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО

< следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО

< следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;

Для привилегированного больного разработана стратегия лечения 5, не совпадающая полностью с какой-либо рекомендуемой на основе текущего уровня знаний. Необходимо дополнить новым опытом базу знаний информационно-справочной системы, представленной логической нейронной сетью на рисунке. Опыт лечения привилегированного больного формально представлен логическим выражением:

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 равно 37,5 > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (150 – 160] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО

< следует поставить диагноз 5 и назначить стратегию лечения 5 >;

В процессе исследований выяснилось, что разные факторы, и даже их значения, по-разному, с соответствующим весом , влияют на выбор стратегии лечения. Это определило применение функции активации для логической нейронной сети, реализующей систему принятия решений: $V=frac {sum limits_j{omega_j V_j}}{sum limits_j{omega_j}}$ , в случае преодоления порога h = 0,5. По логической нейронной сети с взвешенными связями, приведенной на рисунке, и по приблизительным, предполагаемым, нечетким значениям основных факторов рассчитайте указание на оптимальную стратегию лечения.

Составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть таблицей для облегчения расчетов.

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект. Исследуйте механизмы возможной реакции на погодно-климатические процессы.

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции. Какие функции должна выполнять интеллектуальная надстройка динамического контроля знаний, понимания и степени заинтересованности студентов — слушателей лекции, читаемой преподавателем, и рекомендующая ему расстановку акцентов при иллюстрации своего материала с помощью средств мультимедиа?

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети. Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для управления «живым» объектом, обслуживающим посетителей зоопарка. Примечание: Подобные модели предполагают фоновый режим ожидания и рабочий режим. Фоновый режим, заключающийся, например, в нервном хождении по клетке, периодически прерывается рабочим режимом, в котором производится собственно реагирование.

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Рассмотрите аспекты «коллективного» поведения объектов «живого» моделирования. Мониторы сегмента локальной вычислительной сети с прикрепленными к ним средствами цифрового видеоввода установлены в пределах видимости друг друга. На экранах мониторов – «живые» (реагирующие) объекты.

Ответьте на вопросы принципиального характера. В чем заключается существенный недостаток нахождения решения с помощью логической нейронной сети и как можно снизить его значение?

По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР:

Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР:

Для СПР, изготовленной для дяди Рамзая, составьте совершенную нейронную сеть. (В связи со значительным приобретенным Вами опытом решения подобной простой задачи, уже сформированная сеть приводится ниже.) С помощью коррекции весов связей используйте возможность предпочтительного выбора решений в том случае, когда события, образующие факторное пространство, учитываются с различными значениями приоритета. Как с помощью порогов усилить эффект приоритетного обслуживания? Исследуйте возможность модификации и развития совершенной нейронной сети, например, на тот случай, когда Никита прибыл из мест, не столь отдаленных, и с энтузиазмом включился в работу. Как сокращается объем матрицы следования, описывающей однослойную (в том числе – совершенную) логическую нейронную сеть? Поступила некоторая недостоверная информация о закрытии предприятия Марина. Как скорректировать параметры нейронной сети?

Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий:

= «пассажир предъявил билет»;

= «пассажир не предъявил билет»;

= «в билете указана дата (число) этого дня»;

= «в билете указана дата (число) не этого дня»;

= «в билете указан текущий месяц»;

= «в билете указан не текущий месяц»;

= «в билете указан текущий год»;

= «в билете указан прошлый год»;

= «в билете указан более ранний год»;

= «предъявлены проездные документы работника МПС»;

= «предъявлено пенсионное удостоверение»;

= «не предъявлено пенсионное удостоверение»;

= «предъявлено удостоверение работника МПС»;

= «не предъявлено удостоверение работника МПС»;

= «предложена взятка».

Принимаемые решения:

= «поблагодарить и извиниться за беспокойство»;

= «взыскать штраф 100 рублей»;

= «взыскать штраф 300 рублей»;

= «вызвать милицию»;

= «пожурить».

Логическое описание СПР имеет вид:

,

,

,

,

.

Для быстрых расчетов на карманном нейрокомпьютере контролера электропоезда составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть, в которой учтено, что значения некоторых факторов лишь с весом, меньшим единицы, влияют на принимаемое решение. Выберите функцию активации. Логическая нейронная сеть имеет вид:

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы, лежащие в основе системы распознавания «свой – чужой».

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов. Реагирующий объект является частью игровой системы.

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Рассмотрите возможности и принципы «работы» компьютерного человечка КОМПИ. Рассмотрите принципы организации диалогового режима.

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Исследуйте диагностические возможности логических нейронных сетей. Рассмотрите принципы компьютерной диагностики на основе динамического выбора стратегии поиска неисправностей.

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности. Рассмотрите средства ограничения злоупотреблений со стороны службы безопасности и режима, имеющей неограниченный доступ ко всей секретной и конфиденциальной информации – для исключения возможности хищений, шантажа и насилия.

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, возбуждающей оптимистические или пессимистические настроения общества на основе анализа частоты употребления слов и смысловых связок в средствах массовой информации.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле $M=frac{sumlimits_{i}M_iR_i}{sumlimits_{i}{R_i}$ , — сумма гонорара за выполнение i – го решения. Функциея активации имеет вид $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, . А1 = А2 = 0,5, В1 = 0,3, В2 = 0,7, М1 = $200, M2 = $50, M3 = $60, M4 = $240. Нейронная сеть, составленная для V1 = 60 км/ч, V2 = 70 км/ч, имеет вид

Для привилегированного больного разработана стратегия лечения 5, не совпадающая полностью с какой-либо рекомендуемой на основе текущего уровня знаний. Необходимо дополнить новым опытом базу знаний информационно-справочной системы, представленной логической нейронной сетью на рисунке. Опыт лечения привилегированного больного формально представлен логическим выражением:

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 37,5] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И

< значение фактора 4 равно 70 > ТО

< следует поставить диагноз 5 и назначить стратегию лечения 5 >;

Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:

– собственный капитал;

– вклады населения;

– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;

– объем прибыли.

Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B(), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: – высокий, – средний, – низкий.

Спроектируйте экран со скрытой координатной сеткой. Выделите области отображения каждого значения рейтинга, выполняя требования наглядности и эстетики. Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам из приведенного списка в соответствии с их рейтингом. Запомните координаты каждой точки, соответствующие банку. Известен рейтинг ряда крупных международных банков на основе их показателей:

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции (Лекция 1) входные сигналы принимаются элементом с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: $f=suminline_{j}f_j$ ( – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог . Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям.

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, «участвующих» в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи. Система логических выражений:

Матрица следования:

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы распознавания, лежащие в основе функционирования монстра-телохранителя крупного государственного деятеля.

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции. Какими интеллектуальными возможностями должна обладать видеоаппаратура будущего для демонстрации фильмов с непредсказуемым (альтернативным) сюжетом, записанных на DVD-дисках?

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f_i= frac {sum {limits_{j} omega_j V_j}}{sum limits_{j} omega_j}$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

Для привилегированного больного разработана стратегия лечения 5, не совпадающая полностью с какой-либо рекомендуемой на основе текущего уровня знаний. Необходимо дополнить новым опытом базу знаний информационно-справочной системы, представленной логической нейронной сетью на рисунке. Опыт лечения привилегированного больного формально представлен логическим выражением:

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И

< значение фактора 3 равно 150 > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [70 – 75) > ТО

< следует поставить диагноз 5 и назначить стратегию лечения 5 >;

В процессе исследований выяснилось, что разные факторы, и даже их значения, по-разному, с соответствующим весом , влияют на выбор стратегии лечения. Это определило применение функции активации для логической нейронной сети, реализующей систему принятия решений: $V=frac {sum limits_j{omega_j V_j}}{sum limits_j{omega_j}}$ , в случае преодоления порога h = 0,5. По логической нейронной сети с взвешенными связями, приведенной на рисунке, и по приблизительным, предполагаемым, нечетким значениям основных факторов рассчитайте указание на оптимальную стратегию лечения.

Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий:

= «пассажир предъявил билет»;

= «пассажир не предъявил билет»;

= «в билете указана дата (число) этого дня»;

= «в билете указана дата (число) не этого дня»;

= «в билете указан текущий месяц»;

= «в билете указан не текущий месяц»;

= «в билете указан текущий год»;

= «в билете указан прошлый год»;

= «в билете указан более ранний год»;

= «предъявлены проездные документы работника МПС»;

= «предъявлено пенсионное удостоверение»;

= «не предъявлено пенсионное удостоверение»;

= «предъявлено удостоверение работника МПС»;

= «не предъявлено удостоверение работника МПС»;

= «предложена взятка».

Принимаемые решения:

= «поблагодарить и извиниться за беспокойство»;

= «взыскать штраф 100 рублей»;

= «взыскать штраф 300 рублей»;

= «вызвать милицию»;

= «пожурить».

Логическое описание СПР имеет вид:

,

,

,

,

.

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

$f_i= frac {sum {limits_{j} omega_j V_j}}{sum limits_{j} omega_j}$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

при h = 0,5, рассчитайте количество циклов «кайфа» после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5.

Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию .

Отобразите деревом логических возможностей факторное пространство для планирования мероприятий пансионата «Ветеран Труда». Факторное пространство для обеспечения инвентарем пеших и конных прогулок:

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f_i= sum limits_{j} omega_j V_j$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Рассмотрите возможности и принципы «работы» компьютерного человечка КОМПИ. Рассмотрите принципы обучения КОМПИ.

В результате обследования больного врач ставит диагноз и выбирает стратегию (курс) лечения. Пытаясь формализовать и частично автоматизировать свои действия – для эффективного и безошибочного использования опыта и знаний, — он пытается построить для себя и, возможно, для коллег информационно-справочную БЗ, систему принятия решений. Он понимает, что автоматизация возможна только на основе механизмов логической нейронной сети, наблюдаемых им при выполнении сложных мыслительных действий.

Предполагается, что на основе серии анализов измеряются значения ряда факторов. По совокупному рассмотрению этих значений принимается решение о той или иной стратегии или о курсе лечения. Система принятия решений должна быть полной, к сожалению, в пределах существующего опыта и уровня знаний, и непротиворечивой.Постройте логическую нейронную сеть, реализующую систему принятия решений по ее логическому описанию.

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО

< следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО

< следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО

< следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО

< следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву В, как показано на рисунке. Учтите возможность ее допустимого искажения при изображении.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1]. Функция активации представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов внутри этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось . «Научите» однослойную нейронную сеть распознавать букву С, задаваемую возбуждением рецепторов по контуру эталона с учетом возможных искажений в угловых точках.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Вид некоторой «красивой» граф-схемы показан на рисунке. Для функции активации, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную «обучиться» распознаванию букв, показываемых на экране размером . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса «ненужных» связей полагаются равными нулю. Обучите нейронную сеть распознаванию буквы С по логическому выражению . Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле $M=frac{sumlimits_{i}M_iR_i}{sumlimits_{i}{R_i}$ , — сумма гонорара за выполнение i – го решения. Функциея активации имеет вид $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, . А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,4, В2 = 0,6, М1 = $230, M2 = $70, M3 = $80, M4 = $260. Нейронная сеть, составленная для V1 = 60 км/ч, V2 = 90 км/ч, имеет вид

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие «исчерпывающее множество событий». Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. Функциея активации имеет вид $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, . А1 = 1, А2 = 0,5, В1 = 0,6, В2 = 0,9, М1 = $230, M2 = $70, M3 = $80, M4 = $260. Нейронная сеть, составленная для V1 = 60 км/ч, V2 = 90 км/ч, имеет вид

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Желая сократить расходы, начальник станции Кукуевка установил одинаковое (минимальное) вознаграждение в случае отправки обоих линейных на середину перегона, — вне зависимости от скорости их перемещения. Таким образом, решение R1 вобрало в себя и решение R4. Выполнив необходимое преобразование нейронной сети (независимо от скоростей паравозов), получим ее в виде: Функциея активации имеет вид $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, . Исследуйте правомочность принимаемых решений.

А1 = 0,4, А2 = 0,6, В1 = В2 = 0,5.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Постройте «электронную» схему системы принятия решений. = «Лазурный Берег»; = «о. Родос».

Для логического описания системы принятия решений составьте «электронную» схему такой системы.

= <выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки >;

= < санки >;

= <выбор: сон, дискотека >;

Минимизируйте длину логических цепочек с помощью «размножения» решений.

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования. Не допускайте переиспользование нейронов. Для этого исключайте из рассмотрения те строки матрицы следования, в которые на предыдущих шагах были записаны единицы. Система логических выражений:

Матрица следования:

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите полную трассировку нейронной сети с возможным переиспользованием нейронов. Система логических выражений:

Матрица следования:

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Используйте функцию активации:

$V:= sum limits_{j} V_j$

$|V_j|=begin{cases}V, text{ при $V ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=0,5.$

Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации). Система логических выражений:

Результат трассировки:

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f_i= sum limits_{j} omega_j V_j$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

Задача перспективных исследований. Как с помощью логической нейронной сети произвести идентификацию и задержание подозрительного лица в потоке пассажиров?

По таблице рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, «участвующими» в проводимой интерполяции по формуле

$Y=Y_1+(Y_2-Y_1) frac {R_{XX_1}}{R_{X_1X_2}}$

Х = {2,1; 3,7}.

Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность $X = {x_1, x_2}$ измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: $Y_1 = {5; 8}, Y_2 = {3; 4}, Y_3 = {6; 5}, Y_4 = {1; 5}$ . Диапазон [0, 3] изменения переменных и разбит на три интервала = [0, 1), = [1, 2), = [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип «размножения» решений.

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид:

$V:= sum limits_{j} V_j, V_i:=V$ , если , 0-в противном случае; ,

Нейронная сеть имеет вид: Достоверность предположения о принадлежности значений и исследуемым интервалам равна:

Почему так важно соблюдать принцип «размножения» решений? Исходная нейронная сеть имеет вид:

Дополните нейронную сеть для решения «современной» задачи, фрагмент которой, отражающий размножение решений, приведен ниже, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе:

$omega =begin{cases}0,25 frac {Delta t-4}{4},text{при $Delta t< $4}\0, text{в противном случае};end{cases}$

Проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность «участия» Пети в событиях в связи с «занятостью» Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.

Экран, связанный с декартовой системой координат Oxy, затрудняет интерполяцию (в частности, необходимую при решении настоящей задачи). А именно, найденная на основе усреднения координата двух точек, принадлежащих некоторому, предположим, низкому, рейтингу, может оказаться между этими точками и принадлежать области высокого рейтинга. Для облегчения интерполяции целесообразно в качестве рабочей системы использовать сферическую систему координат Or, в которой $r=sqrt{x^2+y^{^2}}$ , $varphi =arc tg frac{y^}{x}$ . Общий центр О этих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями.

Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты y: , где – отношение сторон экрана. Это приведет к «сплющиванию» изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.

Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка.

Точки-банки в декартовой системе координат: .

Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:

$delta_{Z11} = [0, 25),$

$delta_{Z12} = [25, 50],$

$delta_{Z21} = [0, 10),$

$delta_{Z22} = [10, 25],$

$delta_{Z31} = [0, 5),$

$delta_{Z32} = [5, 10],$

$delta_{Z41} = [0, 2),$

$delta_{Z42} = [2, 5].$

Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг:

Точки – банки в сферической системе координат: .

Усовершенствуйте нейронную сеть, дополнив ее возможностью связи между некоторыми пунктами, находящимися в разных секторах. Если это невозможно, исследуйте причину и рассмотрите возможность применения общего подхода, отображенного на приведенном ниже рисунке. Научите нейросеть, как из пункта 6 попасть в пункт 12. (Примечание: достаточно научить нейросеть возвращению в пункт 0.)

Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид: Приблизительные координаты путешественника – (-120, 140). Предположительно он вышел из пункта 1.

Свяжите сеть, состоящую из 4 населенных пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения. Сеть населенных пунктов имеет вид:

В результате обследования больного врач ставит диагноз и выбирает стратегию (курс) лечения. Пытаясь формализовать и частично автоматизировать свои действия – для эффективного и безошибочного использования опыта и знаний, — он пытается построить для себя и, возможно, для коллег информационно-справочную БЗ, систему принятия решений. Он понимает, что автоматизация возможна только на основе механизмов логической нейронной сети, наблюдаемых им при выполнении сложных мыслительных действий.

Предполагается, что на основе серии анализов измеряются значения ряда факторов. По совокупному рассмотрению этих значений принимается решение о той или иной стратегии или о курсе лечения. Система принятия решений должна быть полной, к сожалению, в пределах существующего опыта и уровня знаний, и непротиворечивой.Постройте логическую нейронную сеть, реализующую систему принятия решений по ее логическому описанию.

ЕСЛИ <значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО

< следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО

< следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО

< следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО

< следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект. Исследуйте механизмы возможной реакции на правильность хода технологического процесса.

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции.Какими интеллектуальными возможностями должен обладать современный кинозал для показа фильма с непредсказуемым (альтернативным) сюжетом?

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Рассмотрите аспекты «коллективного» поведения объектов «живого» моделирования. Каковы перспективы применения «живого» моделирования при прогнозировании политических и спортивных состязаний, при манипулировании пристрастиями избирателей, в дипломатических играх и пр.?

Ответьте на вопросы принципиального характера. Если в действительности «работа» логической нейронной сети отражает проверку попадания ситуации, по каждому событию отдельно, в некоторый заданный диапазон или анализ на совпадение с некоторым значением, то в чем преимущество подобного подхода, как оригинального метода вычислений, по сравнению с «традиционным» программно-алгоритмическим способом анализа этого попадания?

По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР:

Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР:

Для СПР, изготовленной для дяди Рамзая, составьте совершенную нейронную сеть. (В связи со значительным приобретенным Вами опытом решения подобной простой задачи, уже сформированная сеть приводится ниже.) С помощью коррекции весов связей используйте возможность предпочтительного выбора решений в том случае, когда события, образующие факторное пространство, учитываются с различными значениями приоритета. Как с помощью порогов усилить эффект приоритетного обслуживания? Исследуйте возможность модификации и развития совершенной нейронной сети, например, на тот случай, когда Никита прибыл из мест, не столь отдаленных, и с энтузиазмом включился в работу. Как сокращается объем матрицы следования, описывающей однослойную (в том числе – совершенную) логическую нейронную сеть? Поступила некоторая недостоверная информация об отсутствии Васи. Как скорректировать параметры нейронной сети?

Для быстрых расчетов на карманном нейрокомпьютере контролера электропоезда составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть, в которой учтено, что значения некоторых факторов лишь с весом, меньшим единицы, влияют на принимаемое решение. Выберите функцию активации. Логическая нейронная сеть имеет вид:

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы, лежащие в основе объекта – контролера на контрольно-пропускном пункте (КПП) войсковой части или предприятия.

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности. Рассмотрите возможности защиты от несанкционированного, в том числе – насильственного, доступа.

Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность $X = {x_1, x_2}$ измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: $Y_1 = {5; 8}, Y_2 = {3; 4}, Y_3 = {6; 5}, Y_4 = {1; 5}$ . Диапазон [0, 3] изменения переменных и разбит на три интервала = [0, 1), = [1, 2), = [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип «размножения» решений.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. «Если Вася или Петя обнаружат, что и Оксана, и Роксана одновременно торгуют французским коньяком и французской косметикой (событие ««), то поездка в Дюбай мне обеспечена. В противном случае более чем египетское Красное море мне не светит.»

В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в «крестики – нолики», первоначально ограничившись попыткой сведения игры «в ничью». Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать «крестик» (противника), «нолик» (Ваш) или быть свободной. Несомненно, «традиционный» программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип «работы» нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру.Составьте проект такой нейронной сети. Составьте графическую схему нейронной сети.

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект. Исследуйте механизмы возможной реакции искусственного живого существа на зрителей и туристов.

Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий:

= «пассажир предъявил билет»;

= «пассажир не предъявил билет»;

= «в билете указана дата (число) этого дня»;

= «в билете указана дата (число) не этого дня»;

= «в билете указан текущий месяц»;

= «в билете указан не текущий месяц»;

= «в билете указан текущий год»;

= «в билете указан прошлый год»;

= «в билете указан более ранний год»;

= «предъявлены проездные документы работника МПС»;

= «предъявлено пенсионное удостоверение»;

= «не предъявлено пенсионное удостоверение»;

= «предъявлено удостоверение работника МПС»;

= «не предъявлено удостоверение работника МПС»;

= «предложена взятка».

Принимаемые решения:

= «поблагодарить и извиниться за беспокойство»;

= «взыскать штраф 100 рублей»;

= «взыскать штраф 300 рублей»;

= «вызвать милицию»;

= «пожурить».

Логическое описание СПР имеет вид:

,

,

,

,

.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву C, как показано на рисунке. Учтите возможность ее допустимого искажения при изображении.

Дополните нейронную сеть для решения «современной» задачи, фрагмент которой, отражающий размножение решений, приведен ниже, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе:

$omega =begin{cases}0,25 frac {Delta t-4}{4},text{при $Delta t< $4}\0, text{в противном случае};end{cases}$

Проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность «участия» Пети в событиях в связи с «занятостью» Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.

Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции активации

$f_i= sum limits_{j} omega_j V_j$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Постройте логическую нейронную сеть «железнодорожная рулетка» для различных вариантов и скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, .

,

= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $210>

= <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $60>;

= <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $70>;

= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $250>

.

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите полную трассировку нейронной сети с возможным переиспользованием нейронов. Система логических выражений:

Матрица следования:

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети. Сформулируйте свои соображения относительно логической нейронной сети, прогнозирующей государственное развитие и опасность государственных потрясений.

Воспользуйтесь функцией активации:

$V:= sum limits_{j} V_j, V_i:=V$ , если V > h, 0-в противном случае; h=0,5,

Для абсолютно достоверной информации $P_{ij}$ о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?

Нейронная сеть имеет вид: $Р_{12} = Р_{22} = Р_{32} = Р_{42} = 1.$

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для обучения (трассировки) предложена нейронная сеть, заданная матрицей следования с первоначально нулевыми весами. С помощью процедуры введения транзитивных связей проверьте корректность задания структуры нейросети по наличию статических цепочек, обеспечивающих пути достижения всех нейронов выходного слоя от каждого нейрона-рецептора. Введите дополнительные связи, если это необходимо. Матрица следования имеет вид:

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Нейронная сеть для обучения трем буквам, приведена на рисунке. Показаны веса связей – одинаковые для каждой буквы. Функция активации представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0, (1,2) = 0, (1,3) = 0,1, (2,1) = 0,1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 0, (3,1) = 0,1, (3,2) = 0, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,1, (4,2) = 0,1, (4,3) = 0,1, (5,1) = 0, (5,2) = 0,1, (5,3) = 0.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Обучите нейронную сеть двум буквам А и В, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям

А:

В:

Функция активации — суммирование значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. «Предположим, Вася или Петя обнаружили, что и Оксана, и Роксана торгуют французским коньяком только в наборе с французской косметикой китайского производства (событие «В1 & B3″). Этот незаконный сговор обещает поездку на Лазурный Берег. В противном случае возможна поездка только на остров Родос.»

Составьте систему принятия решений для весенне-летнего периода отдыха бабушки.

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР.

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Используйте функцию активации:

$V:= sum limits_{j} V_j$

$|V_j|=begin{cases}V, text{ при $V ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=0,5.$

Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации). Система логических выражений:

Результат трассировки:

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f_i= frac {sum {limits_{j} omega_j V_j}}{sum limits_{j} omega_j}$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

Обсудите следующую проблему:Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных рейтинговых системах (например, в образовании) и в системах кластеризации ситуаций и принятия решений?Обобщите свои выводы на основе анализа системы комплексной оценки деятельности предприятия.

Усовершенствуйте нейронную сеть, дополнив ее возможностью связи между некоторыми пунктами, находящимися в разных секторах. Если это невозможно, исследуйте причину и рассмотрите возможность применения общего подхода, отображенного на приведенном ниже рисунке. Научите нейросеть, как из пункта 16 попасть в пункт 8.

Составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть таблицей для облегчения расчетов.

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически. Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети. Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для реагирующего объекта, контролирующего состояние территориально разобщенной системы нефте-газового трубопровода.

По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР:

Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР:

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов. Реагирующий объект входит в «штат» системы обслуживания туристов в парке фантасмагорий.

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Исследуйте диагностические возможности логических нейронных сетей. Рассмотрите принципы технической диагностики в автоцентре техобслуживания.

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

$f_i= sum limits_{j} omega_j V_j$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Обучите нейронную сеть двум буквам В и С, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям

В:

С:

Функция активации — суммирование значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?

По таблице рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, «участвующими» в проводимой интерполяции по формуле

$Y=Y_1+(Y_2-Y_1) frac {R_{XX_1}}{R_{X_1X_2}}$

Х = {4,2; 4,8}.

В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в «крестики – нолики», первоначально ограничившись попыткой сведения игры «в ничью». Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать «крестик» (противника), «нолик» (Ваш) или быть свободной. Несомненно, «традиционный» программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип «работы» нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру.Составьте проект такой нейронной сети. Определите, является ли создаваемая нейронная сеть совершенной? Какую функцию активации Вы хотите использовать?

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Постройте логическую нейронную сеть «железнодорожная рулетка» для различных вариантов и скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, .

,

= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $230>

= <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $70>;

= <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $80>;

= <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $260>

.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Вид некоторой «красивой» граф-схемы показан на рисунке. Для функции активации, представляющей сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы, постройте нейронную сеть, способную «обучиться» распознаванию букв, показываемых на экране размером . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса «ненужных» связей полагаются равными нулю. Обучите нейронную сеть распознаванию буквы А по логическому выражению . Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Нейронная сеть для обучения трем буквам, приведена на рисунке. Показаны веса связей – одинаковые для каждой буквы. Функция активации представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0,9, (1,2) = 1, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,8, (3,2) = 0,9, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0, (4,3) = 0,8, (5,1) = 0,9, (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,8.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Пусть нейроны выходного слоя принадлежат коре. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, ингибидорные) связи, как показано на рисунке. Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретет четко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.Рассчитайте величины возбуждения нейронов, «отвечающих» за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон. После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: .

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Используя прием «размножения решений» и заменив конъюнкторы и дизъюнкторы передаточными функциями, обрабатывающими достоверность событий, сформируйте однослойные системы принятия решений по «электронным» схемам.

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции (Лекция 1) входные сигналы принимаются элементом с весом, равным обратной величине количества входов этого элемента. Следовательно, эти веса являются весами соответствующих связей в нейронной сети. Выберите передаточную функцию: $f=suminline_{j}f_j$ ( – значение входного сигнала), если эта сумма превышает порог . Произведите верификацию сети на основе известных решений по четко заданным ситуациям.

Составьте систему принятия решений для игры в шахматы и верховой езды.

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, «участвующих» в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи. Система логических выражений:

Матрица следования:

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования. Не допускайте переиспользование нейронов. Для этого исключайте из рассмотрения те строки матрицы следования, в которые на предыдущих шагах были записаны единицы. Система логических выражений:

Матрица следования:

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид:

$V:= sum limits_{j} V_j, V_i:=V$ , если , 0-в противном случае; ,

Нейронная сеть имеет вид: Достоверность предположения о принадлежности значений и исследуемым интервалам равна:

Экран, связанный с декартовой системой координат Oxy, затрудняет интерполяцию (в частности, необходимую при решении настоящей задачи). А именно, найденная на основе усреднения координата двух точек, принадлежащих некоторому, предположим, низкому, рейтингу, может оказаться между этими точками и принадлежать области высокого рейтинга. Для облегчения интерполяции целесообразно в качестве рабочей системы использовать сферическую систему координат Or, в которой $r=sqrt{x^2+y^{^2}}$ , $varphi =arc tg frac{y^*}{x}$ . Общий центр О этих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями.

Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты , где – отношение сторон экрана. Это приведет к «сплющиванию» изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.

Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка.

Точки-банки в декартовой системе координат: .

Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид: Приблизительные координаты путешественника – (-130, -140). Предположительно он вышел из пункта 4.

Свяжите сеть, состоящую из 4 населенных пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения. Сеть населенных пунктов имеет вид:

В процессе исследований выяснилось, что разные факторы, и даже их значения, по-разному, с соответствующим весом , влияют на выбор стратегии лечения. Это определило применение функции активации для логической нейронной сети, реализующей систему принятия решений: $V=frac {sum limits_j{omega_j V_j}}{sum limits_j{omega_j}}$ , в случае преодоления порога h = 0,5. По логической нейронной сети с взвешенными связями, приведенной на рисунке, и по приблизительным, предполагаемым, нечетким значениям основных факторов рассчитайте указание на оптимальную стратегию лечения.

Составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть таблицей для облегчения расчетов.

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов. Реагирующий объект выполняет функции контроля состояния сложной управляющей системы.

Для логического описания системы принятия решений составьте «электронную» схему такой системы.

= < шахматы >;

= <верховая езда >;

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1]. Функция активации представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов внутри этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось . Научите» однослойную нейронную сеть распознавать букву А.

Обсудите следующую проблему:Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных рейтинговых системах (например, в образовании) и в системах кластеризации ситуаций и принятия решений?Обобщите свои выводы на основе анализа системы критериев оценки победителя социалистического (капиталистического) соревнования.

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

$f_i= frac {sum {limits_{j} omega_j V_j}}{sum limits_{j} omega_j}$

$f_{Вых i}=begin{cases}f_i, text{если $f_i ge $h,}\0, text{в противном случае};end{cases}h=1.$

при h = 0,5, рассчитайте количество циклов «кайфа» после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5.

Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию .

Почему так важно соблюдать принцип «размножения» решений? Исходная нейронная сеть имеет вид:

Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Следуйте из пункта 1 в пункт 4. Нейронная сеть имеет вид:

Ответьте на вопросы принципиального характера. Что лежит в основе формирования однослойных, тем более, — совершенных, нейронных сетей, отображающих явное задание таблиц с автоматической интерполяцией?

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Выполните дистрибутивные преобразования логических выражений. = «Таиланд»; = «Анталия».

Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:

$delta_{Z11} = [0, 25),$

$delta_{Z12} = [25, 50],$

$delta_{Z21} = [0, 10),$

$delta_{Z22} = [10, 25],$

$delta_{Z31} = [0, 5),$

$delta_{Z32} = [5, 10],$

$delta_{Z41} = [0, 2),$

$delta_{Z42} = [2, 5].$

Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг:

Точки – банки в сферической системе координат: .

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Желая сократить расходы, начальник станции Кукуевка установил одинаковое (минимальное) вознаграждение в случае отправки обоих линейных на середину перегона, — вне зависимости от скорости их перемещения. Таким образом, решение R1 вобрало в себя и решение R4. Выполнив необходимое преобразование нейронной сети (независимо от скоростей паравозов), получим ее в виде: Функциея активации имеет вид $V=sum_{j}V_j$ ; , если , 0 – в противном случае, . Исследуйте правомочность принимаемых решений.

А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,4, В2 = 0,6.

Воспользуйтесь функцией активации:

$V:= sum limits_{j} V_j, V_i:=V$ , если V > h, 0-в противном случае; h=0,5,

Для абсолютно достоверной информации $P_{ij}$ о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?

Нейронная сеть имеет вид: $Р_{11} = Р_{21} = Р_{31} = Р_{42} = 1.$

Задача перспективных исследований. Сформулируйте предложения по нахождению параметров орбиты спутника на основе временного ряда радиолокационных измерений.

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети, «. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР.

Источник

Сетью без обратных связей называется сеть,

все слои которой соединены иерархически
(Правильный ответ) у которой нет синаптических связей, идущих от выхода некоторого нейрона к входам этого же нейрона или нейрона из предыдущего слоя
у которой есть синаптические связи

Какие сети характеризуются отсутствием памяти?

однослойные
многослойные
с обратными связями
(Правильный ответ) без обратных связей

Входом персептрона являются:

(Правильный ответ) вектор, состоящий из действительных чисел
значения 0 и 1
вектор, состоящий из нулей и единиц
вся действительная ось (-?;+?)

Теорема о двухслойности персептрона утверждает, что:

в любом многослойном персептроне могут обучаться только два слоя
способностью к обучению обладают персептроны, имеющие не более двух слоев
(Правильный ответ) любой многослойный персептрон может быть представлен в виде двухслойного персептрона

Обучением называют:

процедуру вычисления пороговых значений для функций активации
процедуру подстройки сигналов нейронов
(Правильный ответ) процедуру подстройки весовых значений

Нейронная сеть является обученной, если:

при подаче на вход некоторого вектора сеть будет выдавать ответ, к какому классу векторов он принадлежит
(Правильный ответ) при запуске обучающих входов она выдает соответствующие обучающие выходы
алгоритм обучения завершил свою работу и не зациклился

Подаем на вход персептрона вектор a. В каком случае весовые значения нужно уменьшать?

всегда, когда на выходе 1
(Правильный ответ) если на выходе 1, а нужно 0
если сигнал персептрона не совпадает с нужным ответом
если на выходе 0, а нужно 1

Алгоритм обратного распространения заканчивает свою работу, когда:

величина ? становится ниже заданного порога
величина ?w для каждого нейрона становится ниже заданного порога
(Правильный ответ) сигнал ошибки становится ниже заданного порога

Метод импульса заключается в:

использовании производных второго порядка
(Правильный ответ) добавлении к коррекции веса значения, пропорционального величине предыдущего изменения веса
умножении коррекции веса на значение, пропорциональное величине предыдущего изменения веса

Паралич сети может наступить, когда:

(Правильный ответ) весовые значения становятся очень большими
размер шага становится очень большой
размер шага становится очень маленький
весовые значения становятся очень маленькими

Если сеть имеет очень большое число нейронов в скрытых слоях, то:

время, необходимое на обучение сети, минимально
(Правильный ответ) возможно переобучение сети
сеть может оказаться недостаточно гибкой для решения поставленной задачи

Дискриминантной функцией называется:

активационная функция, используемая в многослойном персептроне
функция, моделирующая пространство решений данной задачи
(Правильный ответ) функция, равная единице в той области пространства объектов, где располагаются объекты из нужного класса, и равная нулю вне этой области

При методе кросс-проверки считается, что множество обучающихся пар корректно разделено на две части, если:

ошибка сети на обучающем множестве убывает быстрее, чем на контрольном множестве
в начале работы ошибки сети на обучающем и контрольном множествах существенно отличаются
(Правильный ответ) в начале работы ошибки сети на обучающем и контрольном множествах практически не отличались

Если сеть содержит два промежуточных слоя, то она моделирует:

по одной выпуклой «взвешенности» для каждого скрытого элемента первого слоя
по одному «сигмовидному склону» для каждого скрытого элемента
(Правильный ответ) по одной выпуклой «взвешенности» для каждого скрытого элемента второго слоя
одну выпуклую «взвешенность»

Механизм контрольной кросс-проверки заключается в:

циклическом использовании множества обучающих пар
разделении множества обучающих пар на две части для поочередного запуска алгоритма обратного распространения то на одной, то на другой части
(Правильный ответ) резервировании части обучающих пар и использовании их для независимого контроля процесса обучения

Если в алгоритме обучения сети встречного распространения на вход сети подается вектор x, то желаемым выходом является

вектор y, являющийся эталоном для всех векторов, сходных с вектором x
двоичный вектор, интерпритирующий номер класса, которому принадлежит вектор x
(Правильный ответ) сам вектор x

«Победителем» считается нейрон Кохонена

(Правильный ответ) с максимальным значением величины NET
с минимальным значением величины NET
с минимальным значением величины OUT
с максимальным значением величины OUT

Если данный нейрон Кохонена является «победителем», то его значение OUT

является максимальным среди всех значений OUT нейронов слоя Кохонена
равно нулю
(Правильный ответ) равно единице

Метод аккредитации заключается в:

активировании двух нейронов, имеющих наибольшее и наименьшее значения NET
активировании группы нейронов Кохонена, имеющих максимальные значения NET
(Правильный ответ) активировании лишь одного нейрона Кохонена, имеющего наибольшее значение NET

Стратегия избежания локальных минимумов при сохранении стабильности заключается в

достаточно больших изменениях весовых значений
(Правильный ответ) больших начальных шагах изменения весовых значений и постепенном уменьшении этих шагов
малых начальных шагах изменения весовых значений и постепенном увеличении этих шагов
достаточно малых изменениях весовых значений

Для какого алгоритма более опасен сетевой паралич?

алгоритма обратного распространения
(Правильный ответ) алгоритма распределения Коши

Какова роль искусственной температуры при Больцмановском обучении?

для регулирования скорости сходимости алгоритма обучения
(Правильный ответ) при снижении температуры вероятно возможными становятся более маленькие изменения

Сеть Хопфилда заменяется на сеть Хэмминга, если:

необходимо ускорить время сходимости сети
необходимо повысить число запомненных образцов
необходимо обеспечить устойчивость сети
(Правильный ответ) нет необходимости, чтобы сеть в явном виде выдавала запомненный образец

Какими должны быть весовые значения тормозящих синаптических связей?

(Правильный ответ) равными величинами из интервала (-1/n,0), где n — число нейронов в одном слое
небольшими положительными числами
случайными отрицательными числами

Метод отказа от симметрии синапсов позволяет:

(Правильный ответ) достигнуть максимальной емкости памяти
обеспечить устойчивость сети
избежать локальных минимумов

Метод машины Больцмана позволяет сети Хопфилда:

(Правильный ответ) избежать локальных минимумов
ускорить процесс обучения
избежать сетевого паралича

Сеть ДАП называется адаптивной, если:

(Правильный ответ) сеть изменяет свои весовые значения в процессе обучения
любой нейрон может изменять свое состояние в любой момент времени
для каждого нейрона задается своя пороговая функция

Лотарально-тормозящая связь используется :

между слоями сравнения и распознавания
(Правильный ответ) внутри слоя распознавания
внутри приемника 1
внутри приемника 2

Процесс лотерального торможения обеспечивает, что

слой сброса снимает возбуждение с неудачно выбранного нейрона в слое распознавания
(Правильный ответ) в слое распознавания возбуждается только тот нейрон, чья свертка является максимальной
система автоматически решает вопрос о прекращении поиска необходимой информации

Если в процессе обучения некоторый вес был обнулен, то:

(Правильный ответ) он больше никогда не примет ненулевого значения
он обязательно будет подвергнут новому обучению

Приращение веса тормозящего входа данного постсиноптического нейрона зависит от:

выходного сигнала тормозящего пресиноптического нейрона и его возбуждающего веса
выходного сигнала возбуждающего пресиноптического нейрона и его тормозящего веса
(Правильный ответ) выходного сигнала возбуждающего пресиноптического нейрона и его возбуждающего веса

Чем различаются комплексные узлы, лежащие в разных слоях неокогнитрона?

(Правильный ответ) каждый слой комплексных узлов реагирует на большее количество преобразований входного образа, чем предыдущий
(Правильный ответ) каждый слой комплексных узлов реагирует на более широкую область поля входного образа, чем предыдущий

Какой тип обучения можно использовать при обучении неокогнитрона?

(Правильный ответ) «обучение без учителя»
(Правильный ответ) «обучение с учителем»

Обучение персептрона считается законченным, когда:

(Правильный ответ) ошибка выхода становится достаточно малой
достигнута достаточно точная аппроксимация заданной функции
по одному разу запущены все вектора обучающего множества

Алгоритм обучения персептрона является:

(Правильный ответ) алгоритмом «обучения с учителем»
алгоритмом «обучения без учителя»

Запускаем обучающий вектор Х. В каком случае весовые значения не нужно изменять?

если на выходе сеть даст 1
если на выходе сеть даст 0
(Правильный ответ) если сигнал персептрона совпадает с правильным ответом

Можем ли мы за конечное число шагов после запуска алгоритма обучения персептрона сказать, что персептрон не может обучиться данной задаче?

нет
(Правильный ответ) да
в зависимост от задачи

Сигналом ошибки данного выходного нейрона называется:

(Правильный ответ) разность между выходом нейрона и его целевым значением
производная активационной функции
величина OUT для нейрона, подающего сигнал на данный выходной нейрон

Метод ускорения сходимости заключается в:

умножении коррекции веса на значение, пропорциональное величине предыдущего изменения веса
(Правильный ответ) использовании производных второго порядка
добавлении к коррекции веса значения, пропорционального величине предыдущего изменения веса

Если два образца сильно похожи, то:

они могут объединиться в один образец
(Правильный ответ) они могут вызывать перекрестные ассоциации
они могут нарушать устойчивость сети

Отсутствие обратных связей гарантирует:

(Правильный ответ) устойчивость сети
сходимость алгоритма обучения
возможность аппроксимировать данную функцию

В алгоритме обучения обобщенной машины Больцмана вычисление закрепленных вероятностей начинается после:

запуска каждой обучающей пары
конечного числа запусков сети с некоторого случайного значения
(Правильный ответ) после запуска всех обучающих пар
после однократного запуска сети с некоторого случайного значения

В аналого-цифровом преобразователе весовые значения интерпретируют:

усилители
(Правильный ответ) сопротивление
напряжение

Если входной вектор соответствует одному из запомненных образов, то:

выходом распознающего слоя является соответствующий запомненный образец
(Правильный ответ) в распознающем слое возбуждается один нейрон
срабатывает блок сброса

Если в процессе обучения на вход сети АРТ подавать повторяющиеся последовательности обучающих векторов, то:

будет происходить циклическое изменение весов
с каждым новым повтором серии обучающих векторов будет происходить более тонкая настройка весовых значений
(Правильный ответ) через конечное число обучающих серий процесс обучения стабилизируется

В статистических алгоритмах обучения величина изменения синоптической связи между двумя нейронами зависит:

от разности между реальным и желаемым выходами нейрона
от уровня возбуждения пресиноптического нейрона
от уровня возбуждения постсиноптического нейрона
(Правильный ответ) изменяется случайным образом

Однонейронным персептроном размерность разделяемого пространства определяется

контекстом конкретной задачи
весовыми значениями
(Правильный ответ) длиной входного вектора
пороговым значением активационной функции

Однослойный персептрон решает задачи:

(Правильный ответ) аппроксимации функций
распознавания образов
(Правильный ответ) классификации

Теорема о «зацикливании» персептрона утверждает, что:

(Правильный ответ) если данная задача не представима персептроном, то алгоритм обучения зацикливается
если задача не имеет решения, то алгоритм обучения зацикливается
любой алгоритм обучения зацикливается

Все ли нейроны многослойного персептрона возможно обучить?

только нейроны первого слоя
да
(Правильный ответ) только нейроны последнего слоя

При методе кросс-проверки считается, что сеть начала переобучаться, если:

ошибка сети на контрольном множестве стала расти
алгоритм обратного распространения зациклился
(Правильный ответ) ошибка сети на контрольном множестве перестала убывать

Детерминистским методом обучения называется:

метод, выполняющий псевдослучайные изменения весовых значений
детерминированный метод обучения с учителем
детерминированный метод обучения без учителя
(Правильный ответ) метод, использующий последовательную коррекцию весов, зависящую от объективных значений сети

Есть ли вероятность того, что в алгоритме разобучения сеть «забудет» правильный образ?

(Правильный ответ) да
нет
в зависимости от задачи

В задаче коммивояжера каждый город представляется:

одним слоем нейронов
(Правильный ответ) строкой из n нейронов, где n — число городов
одним нейроном

Чем реакция комплексного узла на данный входной образ отличается от реакции простого узла, лежащего в том же слое?

(Правильный ответ) комплексный узел менее чувствителен к позиции входного образа
рецепторная зона комплексного узла гораздо больше рецепторной зоны простого узла
комплексный узел менее чувствителен к повороту и другим видам движения входного образа

Выходом выходной звезды Гроссберга является

мера сходства входного вектора с весовым вектором
номер класса сходных образов
(Правильный ответ) статическая характеристика обучающего набора

Искусственный нейрон

(Правильный ответ) имитирует основные функции биологического нейрона
по своей функциональности превосходит биологический нейрон
является моделью биологического нейрона

Чтобы избежать паралича сети, необходимо:

(Правильный ответ) уменьшить размер шага
увеличить размер шага
увеличить весовые значения
уменьшить весовые значения

В однонейронном персептроне размерность разделяющей гиперплоскости определяется:

(Правильный ответ) количеством входных значений
весовыми значениями
количеством выходных значений

В начальный момент времени выходом слоя распознавания является:

(Правильный ответ) нулевой вектор
единичный вектор
входной вектор

Активационной функцией называется:

функция, суммирующая входные сигналы нейрона
(Правильный ответ) функция, вычисляющая выходной сигнал нейрона
функция, распределяющая входные сигналы по нейронам
функция, корректирующая весовые значения

Память называется гетероассоциативной, если:

входной образ может быть отнесен к некоторому классу образов
входной образ может быть только завершен или исправлен
(Правильный ответ) входной образ может быть ассоциирован с другим образом

Память называется ассоциативной, если извлечение необходимой информации происходит по:

(Правильный ответ) по содержанию данной информации
имеющимся образцам
адресу начальной точки данной информации

Весовые значения тормозящих нейронов:

обучаются по дельта-правилу
обучаются по алгоритму, аналогичному алгоритму обратного распространения
(Правильный ответ) не обучаются

Добавление к коррекции веса значения, пропорционального величине предыдущего изменения веса, используется при методе:

(Правильный ответ) импульса
экспоненциального сглаживания
ускорения сходимости
добавления нейронного смещения

Фаза распознавания инициализируется:

в момент срабатывания слоя сброса
в момент возбуждения победившего нейрона в слое распознавания
(Правильный ответ) в момент подачи на вход входного вектора

Кодирование ассоциаций — это:

(Правильный ответ) «обучение с учителем»
процесс нормального функционирования сети
«обучение без учителя»

В статистических алгоритмах обучения искусственная температура используется для:

(Правильный ответ) управления размером случайных изменений весовых значений
минимизации целевой функции
уменьшения полной энергии сети

При стохастическом методе обучения , если целевая функция увеличивается, то:

(Правильный ответ) изменения весовых значений скидываются и производятся новые вычисления
объявляется, что сеть не может обучиться данной задаче
производятся повторные изменения весовых значений

В чем заключается отличие АРТ-1 от АРТ-2?

в АРТ-2 используется многослойная иерархия слоев
в АРТ-2 введен специальный механизм зависимости активности синапсов от времени
(Правильный ответ) АРТ-1 обрабатывает только битовые сигналы, а АРТ-2 — аналоговые

При обучении когнитрона обучаются:

все нейроны
только один нейрон в каждом слое
(Правильный ответ) только один нейрон в каждой области конкуренции

Какие из перечисленных ниже шагов в алгоритме обратного распространения являются шагами «прохода вперед»?

(Правильный ответ) вычислить выход сети
подкорректировать веса сети так, чтобы минимизировать ошибку
(Правильный ответ) выбрать очередную обучающую пару из обучающего множества; подать входной вектор на вход сети
повторять шаги с 1 по 4 для каждого вектора обучающего множества до тех пор, пока ошибка на всем множестве не достигнет приемлемого уровня
вычислить разность между выходом сети и требуемым выходом (целевым вектором обучающей пары)

Из слоя сравнения информация поступает в:

приемник 2
(Правильный ответ) слой распознавания
приемник 1
внешнюю среду
(Правильный ответ) слой сброса

Обучение сети встречного распространения является:

«обучением без учителя»
(Правильный ответ) «обучением с учителем»

При стохастическом методе обучения изменения весовых значений сохраняются, если

(Правильный ответ) они уменьшают целевую функцию
они увеличивают целевую функцию
в любом случае

В каком случае персептрон может обучиться решать данную задачу?

если задача имеет целое численное решение
(Правильный ответ) если задача представима персептроном
если задача имеет решение

Теорема о сходных персептронах утверждает, что:

найдутся задачи, которым персептроны не смогут обучиться
алгоритм обучения всегда сходится
(Правильный ответ) если данная задача представляет персептрон, то он способен ей обучиться

Сети прямого распространения — это:

(Правильный ответ) сети, у которых нет памяти
(Правильный ответ) сети, у которых нет соединений, идущих от выходов некоторого слоя к входам предшествующего слоя
сети, у которых есть память
сети, имеющие много слоев

Сеть ДАП называется негомогенной, если:

(Правильный ответ) для каждого нейрона задается своя пороговая функция
данному входному вектору можно сопоставить несколько альтернативных ассоциаций
ассоциированные вектора имеют разные размерности

К какому типу памяти относится ДАП?

адресной
автоассоциативной
(Правильный ответ) гетероассоциативной

Если сеть Хопфилда нашла среди запомненных ею образцов, образец соответствующий данному входному вектору, то сеть должна :

выдать на выходе заданный входной вектор
(Правильный ответ) остановиться в этом образце
выдать на выходе единицу

Каким образом можно уменьшить количество слоев когнитрона, не причинив ущерба его вычислительным свойствам?

путем введения вероятностных синоптических связей
путем перехода от одномерных слоев к двухмерным слоям
(Правильный ответ) путем расширения областей связи в последующих слоях

Самоорганизующиеся сети используются для:

(Правильный ответ) распознавания образов
аппроксимации функций
(Правильный ответ) классификации образов

Рецептивные области узлов каждой плоскости простых узлов

не пересекаются, но покрывают все поле входного образа
совпадают и покрывают все поле входного образа
(Правильный ответ) пересекаются и покрывают все поле входного образа

В каком случае сигнал OUT совпадает с сигналом NET для данного нейрона когнитрона?

если NET=0
(Правильный ответ) если NET?0
если NET?? где ? — заданное пороговое значение

Однонейронный персептрон с двумя входами:

выделяет замкнутую область
разделяет трехмерное пространство XOY на два полупространства
(Правильный ответ) разделяет плоскость XOY на две полуплоскости

Метод восстановления ассоциаций заключается в том, что:

определяется, являются ли два заданных вектора взаимно ассоциированными
(Правильный ответ) по частично зашумленному вектору восстанавливается вектор, ассоциированный с ним
по заданным векторам находятся ассоциации, их соединяющие

Сколько нейронов необходимо для реализации задачи коммивояжера, где n — число городов?

2n нейронов
n! нейронов
(Правильный ответ) n2 нейронов
n нейронов

Значение активационной функции является:

(Правильный ответ) выходом данного нейрона
весовым значением данного нейрона
входом данного нейрона

При обучении персептрона предполагается обучение:

синоптических связей, соединяющих одновременно возбужденные нейроны
синоптических связей только «победившего» нейрона
(Правильный ответ) всех синоптических связей

Фаза поиска считается успешно завершенной, если:

(Правильный ответ) найдется нейрон, в котором запомнен образ, достаточно похожий на входной образ
весовые значения «победившего» нейрона из слоя распознавания будут подкорректированы согласно данному входному вектору
входному образу будет сопоставлен нейрон, в котором никакой информации еще не было запомнено

Если до начала процедуры обучения по алгоритму обратного распространения все весовые значения сети сделать равными, то

процесс обучения будет ускорен
(Правильный ответ) сеть, скорее всего, не обучится
процесс обучения будет замедлен

Модификация алгоритма обучения методом «чувства справедливости» заключается в:

блокировании нейронов, которые очень часто побеждают
(Правильный ответ) занижении весовых значений тех нейронов, которые очень часто «побеждают»
повышении весовых значений тех нейронов, которые очень редко «побеждают»

Скрытым слоем обобщенного многослойного персептрона называется:

(Правильный ответ) слой, не являющийся ни входным, ни выходным
слой, не производящий вычислений
слой, состоящий из элементов, которые только принимают входную информацию и распространяют ее по сети

Ортогонализация исходных образов позволяет:

избежать локальных минимумов
(Правильный ответ) обеспечить устойчивость сети
(Правильный ответ) достигнуть максимальной емкости памяти

Источник

Привет, Вы узнаете про тесты на экзамен по нейронным сетям, Разберем основные ее виды и особенности использования. Еще будет много подробных примеров и описаний. Для того чтобы лучше понимать что такое
тесты на экзамен по нейронным сетям, собеседование по нейросетям , настоятельно рекомендую прочитать все из категории Computational Neuroscience (вычислительная нейронаука) Теория и приложения искусственных нейронных сетей.

Позиция Data Scientist может называться по-разному и включать в себя разные функции в зависимости от сферы деятельности компании. Для удобства мы будем использовать название «эксперт по анализу данных», а в списке ниже приведем обобщенные требования к должности:

знание основ математики и математической статистики
знание машинного обучения;
навык работы с вычислительной техникой;
опыт разработки программного обеспечения;
умение добывать и визуализировать обработанные данные.

Вопросы вероятно будут из слудущих разделов:

по статистике и анализу данных;
по машинному обучению и вычислительному интеллекту;
по глубинному обучению;
по языкам программирования особенно python;

Иногда проводят собеседование на знание тех или иных вопросов из области вычислительного или искусственного интеллекта , нейросетей, рассмотрим некоторые из них:

Задание 1

Какие функции выполняет входной слой многослойного персептрона?

1. Транслирует сигнал на выходной слой многослойного персептрона.

2. Удаляет «шум» из сигнала.

3. Передает входной вектор сигналов на первый скрытый слой.

4. Вычисляет производную для алгоритма обратного распространения ошибки.

Задание 2.

Аксон – это выходной или входной отросток нейрона?

1. Входной

2. Выходной

Задание 3.

Что идет сначала – мутация или кроссовер? (в генетических алгоритмах).

1. Мутация

2. Кроссовер

3. Операции кроссовер в генетических алгоритмах не существует.

4. Без разницы.

Задание 4.

Нейрон j получил на вход сигнал от четырех других нейронов уровни возбуждения, значения которых равны 10, -20, 5, 4 и соответствующие веса связей равны 0.8, 0.5, 0.7 и -0.5 соответственно. Вычислите сигнал на выходе j-го нейрона в случае если функция активации нейронов есть гиперболический тангенс (). Выберите правильный ответ:

1. —

2. 0.2449

3. 0.3145

4. 0.5

5. -0.5

Задание 5.

Дано: нейрон с функцией активации типа гиперболический тангенс с тремя входами. Входы все равны 1 и все веса также равны 1. Параметр в формуле гиперболического тангенса равен 1. Чему будет равен выход нейрона?

Вариант Y

Задание 1.

Что обычно длиннее – аксон или дендрит?

1. Аксон

2. Дендрит

Задание 2.

Можно ли применять функцию активации типа «ступенька» при методе обучения обратного распространения ошибки?

1. Да

2. Нет

Задание 3.

Какая из нижеперечисленных нейронных сетей есть сеть с обратными связями?

1. Сеть Кохонена.

2. Сеть Хемминга.

3. Выходная звезда Гроссберга.

4. Радиально – базисная сеть.

Задание 4.

Нейрон j получил на вход сигнал от четырех других нейронов уровни возбуждения, значения которых равны 10, -20, 5, 4 и соответствующие веса связей равны 0.8, 0.5, 0.7 и -0.5 соответственно. Вычислите сигнал на выходе j-го нейрона в случае если функция активации нейронов есть логистическая сигмоида (). Выберите правильный ответ:

1. -4

2. 0.25

3. -3.52

4. 1.7

Задание 5.

Дано: нейронная сеть с одним скрытым слоем. У сети 1 вход, 3 нейрона в скрытом слое и один выход. Что будет на выходе сети в случае, если на входе 1, все веса раны 1?

Задание 1.

Как в сети Кохонена определить, к какому классу относится объект?

1. Среди нейронов слоя Кохонена выбрать тот, у которого значение максимально.

2. Сеть Кохонена не работает с задачами классификации.

3. Номер класса в сети Кохонена определяется комбинацией выходов.

Задание 2.

Дана сеть Хэмминга. Пусть обучающие примеры равны:

а) {1;1;1;1} б) {1,1,1,-1} в) {1,1,-1,-1} и г) {1,-1,-1,-1}

Напишите ниже, чему будет равна матрица весовых коэффициентов первого слоя :

Задание 3.

Может ли после стадии инициализации матрица весовых коэффициентов синапсов сети Хопфилда выглядеть следующим образом?

Задание 4.

Может ли в сети Хопфилда количество запоминаемых образцов быть меньше количества нейронов?

1 . Об этом говорит сайт https://intellect.icu . Да

2. Нет

Задание 5.

В чем заключается задача кластеризации объектов с помощью нейронных сетей? Напишите ниже.

Вариант К

Задание 1.

В дифференциальном методе обучения Хебба сильнее всего обучаются те нейроны, которые _________

1. Входы, которых менее всего изменились в сторону увеличения

2. Выходы, которых более всего изменились в сторону увеличения

3. Синапсы, которых пропустили меньше информации

Задание 2.

Можно ли на входы сети Кохонена подать буквы?

1. Да

2. Нет

3. Можно, но предварительно закодировать их числами

Задание 3.

Чему равно расстояние Хэмминга между словами «Таня» и «Катя»?

1. 0

2. 1

3. 2

4. 3

5. 4

Задание 4.

Дана сеть встречного распространения, у которой в слое Кохонена находится 6 нейронов, а в слое Гроссберга 8 нейронов. На сколько классов можно разбить входные примеры с помощью данной сети, если слой Кохонена работает в режиме аккредитации?

1. 6

2. 8

Задание 5.

Работает ли сеть Хопфилда с сигналами равными +1 и -1?

1. Да

2. Нет

Наука о данных и статистика

Наука о данных изучает проблемы анализа и обработки данных. Фундаментальными основами в Data Science, в числе прочих, являются теория вероятности, корреляция и математическая статистика — вот примеры задач по этим темам.

1. Каверзные вопросы по науке о данных и машинному обучению будут задаваться или уже задавались вам на собеседованиях. Если вы понимаете тему, то на интервью вам не сложно будет показать себя профессионалом. Чтобы ответить на вопросы, необходимо иметь практическое понимание машинного обучения и связанных с ним статистических понятий.

Вопрос: У вас есть набор данных. Он содержит недостающие значения, которые распределены вдоль 1 стандартного отклонения от медианы. Какой процент данных останется неизменным? Почему?

Ответ: В этом вопросе есть подсказка, которая подтолкнет вас к решению. Так как данные распределены по медиане, то можно предположить, что речь идет о нормальном распределении. Нам известно, что при нормальном распределении ~68% данных лежит в 1 стандартном отклонении от медианы, а значит ~32% данных остается неизменным. Таким образом, ~32% данных останется неизменным при недостающих значениях.

Если хотите потренироваться еще, откройте полный список вопросов : Startups in Machine Learning / Data Science

2. Вопросы о вероятности в науке о данных. Вероятность считается основным среди понятий науки о данных. Вам нужно иметь четкое представление об этой теме, чтобы заполучить должность эксперта по анализу данных.

Вопрос: У Алисы двое детей, и один ребенок из двух — девочка. Какова вероятность того, что второй ребенок — тоже девочка? Вы можете предположить, что в мире равное количество людей мужского и женского пола.

A) 0,5

B) 0,25

C) 0,333

D) 0,75

Ответ: (C)

Варианты для двоих детей могут быть такими: {ММ, МД, ДМ, ДД}

Так как известно, что один ребенок — девочка, мы можем исключить вариант ММ из выборочного пространства. Таким образом, выборочное пространство может содержать 3 варианта, тогда как только один из них удовлетворяет второму условию. Таким образом, вероятность того, что второй ребенок — тоже девочка, составляет 1/3.

Если хотите потренироваться еще, откройте полный список вопросов : вопросы о вероятности

3. Корреляция — еще одно из основных понятий в науке о данных. На первый взгляд оно кажется простым, но имеет свои нюансы. Если вы изучаете статистические методы, то вы, вероятно, сталкивались с этими вопросами. Для тех, кто имеет большой опыт в статистике, эти вопросы помогут освежить знания.

Самые часто задаваемые вопросы о корреляции : наиболее часто задаваемых вопросов о корреляции

4. Вопросы по статистике. Необходимо обладать уверенными знаниями в статистике, чтобы пройти собеседование в этой области. Умение применять статистические знания — это возможность использовать множество эффективных способов анализа объекта.

Вопрос:Исследования показывают, что прослушивание музыки во время обучения улучшает память. Чтобы это продемонстрировать, исследователь создает выборку из 36 студентов колледжа и предлагает им выполнить стандартный тест на память, одновременно слушая музыку. В обычных условиях (без музыки) средний полученный балл был 25, стандартное отклонение — 6. Средний балл после эксперимента (то есть с музыкой) составил 28.
Какова нулевая гипотеза в этом случае?

A) Прослушивание музыки во время обучения не влияет на память.

B) Прослушивание музыки во время обучения может ухудшить память.

C) Прослушивание музыки во время обучения может улучшить память.

D) Прослушивание музыки во время обучения не улучшит, но может ухудшить память.

Ответ: (D)

Нулевая гипотеза — принимаемое по умолчанию предположение о том, что между двумя наблюдаемыми феноменами нет связи. В данном случае нулевая гипотеза состоит в том, что между прослушиванием музыки и улучшением памяти нет никакой взаимосвязи.

Если хотите потренироваться еще, вы знаете что делать : вопрос по статистике для специалистов по данным

5. Вопросы по линейной регрессии. Метод линейной регрессии широко используется в статистике.

Вопрос:

Линейная регрессия в основном применяется для регрессии.

A) Верно.

B) Неверно.

Решение: (A)

Линейная регрессия имеет зависимые переменные, которые имеют непрерывные значения.

Дополнительные вопросы : вопросы для тестирования специалиста по данным по линейной регрессии

6. Вопросы на понимание логистической регрессии. Метод логистической регрессии — это часто используемый алгоритм для решения проблем классификации.

Попробуйте ответить на все 30 вопросов : вопросы для проверки вашего понимания логистической регрессии

Машинное обучение

Машинное обучение — это основная область знаний в профессии эксперта по анализу данных, поэтому к этой теме стоит подготовиться получше. Мы подобрали как общие вопросы о машинном обучении, так и задания по конкретным разделам, алгоритмам и методам.

По сорока вопросам по машинному обучению можно пройтись здесь (англ.):

2. Вопросы по обработке естественного языка — разделу науки, направленному на обучение компьютеров человеческому языку, то есть тому, как мы пишем и что мы говорим:

3. Вопросы по дереву решений — алгоритму машинного обучения, который помогает решать задачи классификации и прогнозирования. Он прост в использовании, и с помощью его можно наглядно объяснить коллегам и акционерам выбранное бизнес-решение. 30 вопросов для тренировки:

4. Вопросы по методу опорных векторов:

5. Вопросы по методу снижения размерности:

6. Вопросы по кластерному анализу:

Deep Learning

Deep Learning — это область машинного обучения, с помощью которой создаются нейронные сети и математические модели, применяющиеся в распознавании речи и анализе текстов.

1.Вопросы по основам Deep Learning:

2. Вопросы по обработке изображений:

Инструменты и языки программирования

Эксперту по анализу данных необходимо владеть хотя бы одним из языков программирования: Python, R. Также было бы неплохо иметь навыки работы с каким-нибудь инструментом для анализа данных — например, SQL или SAS. Естественно, чем больше инструментов у вас в запасе, тем сильнее прокачан ваш навык программирования, а значит, больше шансов заполучить желаемую должность.

R (англ.):

Python (англ.):

SAS (англ.):

SQL (англ.):

Практические задачи

HR-менеджер или его коллеги скорее всего захотят проверить логику и ход ваших мыслей. В этом смысле ваш уникальный профессиональный опыт может сказать о вас больше, чем сертификат и диплом. Подготовьте реальные примеры решения задач и используйте их, чтобы усилить шанс на победу, или потренируйтесь в их решении здесь:

Ошибки

Перейдем к следующей важной теме: частые ошибки, которые совершают соискатели.

1.Подгоняют резюме под запрос рынка или конкретного работодателя, добавляя «правильные» термины и опыт.

Желая получить востребованную позицию, вы можете решить завысить свои умения и опыт работы в угоду требованиям вакансии. Вероятнее всего, такое резюме быстро одобрят HR-боты. Однако на собеседовании потенциальный работодатель может попросить раскрыть ту или иную тему, задав вопросы, которые поставят вас в тупик. Не стоит создавать для себя заведомо проигрышную ситуацию. Отсутствие опыта в одной области может компенсироваться богатым опытом в другой, а вот ложь вряд ли поможет компенсировать недостаток умений, и скорее испортит о вас впечатление.

2. За отсутствием фундаментальных знаний надеются на интуицию и удачу.

Интуитивное понимание — это большой плюс для кандидата, однако компенсировать им недостаток или полное отсутствие глубоких знаний в своей области не стоит. Такая самонадеянность может обернуться против вас, когда вы, например, не сможете объяснить, что значит «EM-алгоритм» или «k-means». Используйте свою интуицию как дополнительную сильную сторону, но не как основное преимущество.

3. Неспособность применять аналитические выводы в решении бизнес-вопросов.

Несмотря на то, что исследовательская работа — это основная деятельность эксперта по анализу данных, главная цель исследования — определить и разработать бизнес-решение на основе проанализированных данных, а не просто построить модель. Понимание продукта — обязательное умение, и работодатель, вероятно, предложит вам решить одну или несколько задач уже на собеседовании. В этом случае не стоит торопиться с ответом и теоретическими обоснованиями. Продумайте или напишите свой ответ, для этого можно попросить немного времени. Выстроив логику ответа, вы продемонстрируете последовательность и умение решать главную задачу эксперта по анализу данных, а значит удвоите свои шансы на победу.

Что почитать

Конечно, невозможно описать все собеседование с точностью до вопросов и предусмотреть все нюансы будущего собеседования, поэтому мы составили подборку статей, которые не попали в гид, но могут оказаться полезными.

О машинном обучении на ресурсе Quora: https://www.quora.com/What-is-machine-learning-4

Об уникальном пути аналитика Моники Рогати, экс-аналитика LinkedIn: https://www.forbes.com/sites/quora/2017/01/20/whats-the-best-path-to-becoming-a-data-scientist/#6784b9ed37d2

О подходе к собеседованию на должность Data Scientist в Airbnb от Райли Ньюмана, директора отдела аналитики: https://www.quora.com/How-does-Airbnb-hire-data-scientists

О девяти главных навыках эксперта по анализу данных: https://www.kdnuggets.com/2018/05/simplilearn-9-must-have-skills-data-scientist.html

Заключение

Вероятно, вы уже поняли, что главный элемент успешного собеседования — это серьезная подготовка и фундаментальные знания в области науки о данных. Мы обозначили основные темы и дали ссылки на вопросы, которые, надеемся, помогут определиться со следующим шагом на пути к совершенствованию ваших умений и навыков.

На этом все! Теперь вы знаете все про тесты на экзамен по нейронным сетям, Помните, что это теперь будет проще использовать на практике. Надеюсь, что теперь ты понял что такое тесты на экзамен по нейронным сетям, собеседование по нейросетям
и для чего все это нужно, а если не понял, или есть замечания,
то нестесняся пиши или спрашивай в комментариях, с удовольствием отвечу. Для того чтобы глубже понять настоятельно рекомендую изучить всю информацию из категории
Computational Neuroscience (вычислительная нейронаука) Теория и приложения искусственных нейронных сетей

Ответы на вопросы для самопроверки пишите в комментариях, мы проверим, или же задавайте свой вопрос по данной теме.

Источник

Главная / Искусственный интеллект и робототехника /
Основы теории нейронных сетей / Тест 1

Упражнение 1:

Номер 1

Что является входом искусственного нейрона?

Ответ:

(1) множество сигналов

(2) единственный сигнал

(3) весовые значения

(4) значения активационной функции

Номер 2

Что такое множество весовых значений нейрона?

Ответ:

(1) множество значений, характеризующих «силу» соединений данного нейрона с нейронами предыдущего слоя

(2) множество значений, характеризующих «силу» соединений данного нейрона с нейронами последующего слоя

(3) множество значений, моделирующих «силу» биологических синоптических связей

(4) множество значений, характеризующих вычислительную «силу» нейрона

Номер 3

Что означает величина NET?

Ответ:

(1) выход суммирующего блока

(2) значение активационной функции

(3) входной сигнал нейрона

(4) выходной сигнал нейрона

Номер 4

Что означает величина OUT?

Ответ:

(1) выход суммирующего блока

(2) значение активационной функции

(3) входной сигнал нейрона

(4) выходной сигнал нейрона

Номер 5

Активационной функцией называется:

Ответ:

(1) функция, вычисляющая выходной сигнал нейрона

(2) функция, суммирующая входные сигналы нейрона

(3) функция, корректирующая весовые значения

(4) функция, распределяющая входные сигналы по нейронам

Упражнение 2:

Номер 1

Матричное умножение XW вычисляет:

Ответ:

(1) выходной нейронный сигнал

(2) выход суммирующего блока

(3) входной нейронный сигнал

(4) вход суммирующего блока

Номер 2

Активационная функция применяется для:

Ответ:

(1) активации входного сигнала нейрона

(2) активации выходного сигнала нейрона

(3) активации весовых значений

(4) активации обучающего множества

Номер 3

Значение активационной функции является:

Ответ:

(1) входом данного нейрона

(2) выходом данного нейрона

(3) весовым значением данного нейрона

Номер 4

В каком случае многослойные сети не могут привести к увеличению вычислительной мощности по сравнению с однослойной сетью?

Ответ:

(1) если они имеют два слоя

(2) если они не имеют обратных связей

(3) если они имеют сжимающую активационную функцию

(4) если они имеют линейную активационную функцию

Номер 5

Сетью без обратных связей называется сеть,

Ответ:

(1) все слои которой соединены иерархически

(2) у которой нет синаптических связей, идущих от выхода некоторого нейрона к входам этого же нейрона или нейрона из предыдущего слоя

(3) у которой есть синаптические связи

Упражнение 3:

Номер 1

Активационная функция называется "сжимающей", если

Ответ:

(1) она сужает диапазон значений величины NET диапазона значений OUT

(2) она расширяет диапазон значений величины NET

(3) она сужает диапазон значений величины OUT

(4) она расширяет диапазон значений величины OUT

Номер 2

Слоем нейронной сети называется множество нейронов,

Ответ:

(1) не имеющих между собой синаптических связей

(2) принимающих входные сигналы с одних тех же узлов

(3) выдающих выходные сигналы на одни и те же узлы

Номер 3

Какие сети характеризуются отсутствием памяти?

Ответ:

(1) однослойные

(2) многослойные

(3) без обратных связей

(4) с обратными связями

Номер 4

Входным слоем сети называется:

Ответ:

(1) первый слой нейронов

(2) слой, служащий для распределения входных сигналов

(3) слой, не производящий никаких вычислений

Номер 5

Можно ли построить однослойную нейронную сеть с обратными связями?

Ответ:

(1) да

(2) нет

Упражнение 4:

Номер 1

Сети прямого распространения -  это:

Ответ:

(1) сети, имеющие много слоев

(2) сети, у которых нет соединений, идущих от выходов некоторого слоя к входам предшествующего слоя

(3) сети, у которых нет памяти

(4) сети, у которых есть память

Номер 2

Сети с обратными связями это:

Ответ:

(1) сети, имеющие много слоев

(2) сети, у которых существуют соединения, идущие от выходов некоторого слоя к входам предшествующего слоя

(3) сети, у которых нет памяти

Номер 3

"Обучение без учителя" характеризуется отсутствием:

Ответ:

(1) желаемого выхода сети

(2) эксперта, корректирующего процесс обучения

(3) обучающего множества

Номер 4

При каком алгоритме обучения  обучающее множество состоит только из входных векторов?

Ответ:

(1) обучение с учителем

(2) обучение без учителя

Номер 5

При каком алгоритме обучения  обучающее множество состоит как из входных, так и из выходных векторов?

Ответ:

(1) «обучение с учителем»

(2) «обучение без учителя»

Упражнение 5:

Номер 1

Как происходит обучение нейронной сети?

Ответ:

(1) эксперты настраивают нейронную сеть

(2) сеть запускается на обучающем множестве, и незадействованные нейроны выкидываются

(3) сеть запускается на обучающем множестве, и подстраиваются весовые значения

(4) сеть запускается на обучающем множестве, и добавляются или убираются соединения между нейронами

Номер 2

"Обучение с учителем" это:

Ответ:

(1) использование знаний эксперта

(2) использование сравнения с идеальными ответами

(3) подстройка входных данных для получения нужных выходов

(4) подстройка матрицы весов для получения нужных ответов

Номер 3

Синапсами называются:

Ответ:

(1) точки соединения нейронов, через которые передаются нейронные сигналы

(2) «усики» нейронов, по которым проходят электрохимические сигналы

(3) тело нейрона, в котором происходит обработка электрохимического сигнала

Номер 4

Дендритами называются:

Ответ:

(1) точки соединения нейронов, через которые передаются нейронные сигналы

(2) «усики» нейронов, по которым проходят электрохимические сигналы

(3) тело нейрона, в котором происходит обработка электрохимического сигнала

Номер 5

Искусственный нейрон

Ответ:

(1) является моделью биологического нейрона

(2) имитирует основные функции биологического нейрона

(3) по своей функциональности превосходит биологический нейрон

Источник

Правильные ответы выделены зелёным цветом.
Все ответы: На основе положений математической логики событий исследуются нейронные сети, имитирующие механизмы работы мозга. Эти механизмы реализуют операции вывода по «нечеткой» логике в составе систем искусственного интеллекта — распознавания, управления и принятия решений — во всех областях человеческой деятельности. Рассмотрение многих примеров демонстрирует простейший подход к построению и развитию обученных нейронных сетей «под задачу», а также трассировку – обучение при заданной структуре сети.

Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации: math , 0 – в противном случае, h = 0,5.
files
Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.
Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте «ответ» нейронной сети. Х = Иван.

(1) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Иван – мужчина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на прямые родственные связи Ивана

(2) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Иван – мужчина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на все родственные связи Ивана

(3) единичное значение принимает возбуждение всех нейронов, указывающих на родственные связи Ивана

В результате обследования больного врач ставит диагноз и выбирает стратегию (курс) лечения. Пытаясь формализовать и частично автоматизировать свои действия – для эффективного и безошибочного использования опыта и знаний, — он пытается построить для себя и, возможно, для коллег информационно-справочную БЗ, систему принятия решений. Он понимает, что автоматизация возможна только на основе механизмов логической нейронной сети, наблюдаемых им при выполнении сложных мыслительных действий.

Предполагается, что на основе серии анализов измеряются значения ряда факторов. По совокупному рассмотрению этих значений принимается решение о той или иной стратегии или о курсе лечения. Система принятия решений должна быть полной, к сожалению, в пределах существующего опыта и уровня знаний, и непротиворечивой.
Постройте логическую нейронную сеть, реализующую систему принятия решений по ее логическому описанию.

ЕСЛИ <значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО

< следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО

< следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО

< следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО

< следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;

(1) пожалуй, достаточно

(2) нет механизма движения ушами

(3) движение глаз ограничено

Ответьте на вопросы принципиального характера. Что лежит в основе формирования однослойных, тем более, — совершенных, нейронных сетей, отображающих явное задание таблиц с автоматической интерполяцией?

(1) возможность представления каждой логической функции в описании системы принятия решений дизъюнктивной нормальной формой, представляющей собой объединение переменных, связанных операцией И (конъюнкций), операцией ИЛИ (в дизъюнкцию). Каждая конъюнкция в ней определяет решение

(2) возможность «размножения» решений, позволяющего в тексте каждого решения указывать дополнительную информацию, например, — о причине получения такого решения

(3) требование сокращения сложности трассировки нейронной сети и ее модификации

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы, лежащие в основе системы распознавания «свой – чужой».

(1) факторное пространство событий представляет собой пространство признаков. Признаки характеризуют основные черты лица и фигуры: волосяной покров (цвет волос, наличие обширной или локализованной лысины, залысины, курчавость и др.), структура черепа (узкий, широкий, вытянутый, две макушки и т.д.), ширина и высота лба, основные характеристики глазной области и глаз, форма носа, губ, линии рта, подбородка. Общие расовые и национальные признаки также важны. Аналогично исследуются и основные соотношения размеров и объемов, связанных с фигурой.
Все признаки должны быть классифицированы и градуированы.

(2) для определения «свой – чужой» достаточно распознавание лица производить с низкой точностью. Достаточно определить цвет кожи и выполнить анализ, подобно распознаванию букв: анализировать максимальную похожесть на основе эталонных контуров знакомых лиц с учетом допусков

(3) грубый анализ по общему контуру лица необходимо совмещать с анализом основных признаков, присущих лицу и фигуре: цвет кожи, форма и цвет глаз, структура волосяного покрова, в том числе, — на лице, форма носа и рта

По точно известным ситуациям, на основе 5 — 6 достоверных, т.е. «единичных», наборов данных, произведите верификацию всех вариантов выполнения системы принятия решений: «электронной» схемы, схемы на нечеткой логике, «многослойной» и однослойной нейронной сети. Каждый удовлетворительный результат анализа сопровождайте расчетом 2 — 3 (единых для всех способов построения СПР) вариантов нечеткого задания данных. Результаты должны совпасть. При задании возбуждения рецепторов следуйте принципу исчерпывающих множеств событий.

Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву А, как показано на рисунке. Учтите возможность ее допустимого искажения при изображении. files

Совокупность высказываний math

Для углубленного знакомства с трассировкой следует воспользоваться материалами курса «Логические нейронные сети,

www.INTUIT.ru

«. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для построения системы принятия решений (СПР) предлагается нейронная сеть заданной структуры. В предположении, что для СПР достаточна однослойная нейронная сеть, составьте обобщенные эталоны для ее обучения (трассировки) по логическому описанию СПР.

math

Найдите предпочтительное решение по логической нейронной сети, представленной на рисунке, и по функции активации

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Сладко помечтать о возможном счастье >

(2) math = < Воскликнуть: » А ведь хорош! Но…» >

(3) math = < Воскликнуть: » Как только таких на улицу выпускают!» >

Пусть в системе автоматического управления технологическим процессом по измеренным значениям вектора двух характеристик math
Рассчитайте приближенное значение компонент вектора Y для измеренных компонент вектора Х, считая, что math слабо зависит от math , а math слабо зависит от math . math .

(1) двум точкам, определяемым векторами math и math , включающими данную точку, соответствуют точки, определяемые векторами math и math . Тогда math

(2) двум точкам, определяемым векторами math и math , включающими данную точку, соответствуют точки, определяемые векторами math и math . Тогда math

(3) двум точкам, определяемым векторами math и math , включающими данную точку, соответствуют точки, определяемые векторами math и math . Тогда math

Корректно составленная система принятия решений с обратными связями должна быть устойчивой по отношению к исходным предположениям. Это означает, что при любых исходных предположениях – их достоверности или весовых оценках – должны однозначно получаться окончательные, точные значения оценок этих предположений.
Ниже приведен рисунок. В дополнение к расчетам, проведенным в Лекции, установите, зависят ли уточненные предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально?
files
Функция активации i-го нейрона определяется:
math

if V > h then if V < 1 then V else 1 else 0, h = 0,1.

Положите math .

(1) установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети:
math .
Система не устойчива по отношению к начальным предположениям, т.к. для других исходных данных был получен другой результат.

(2) установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети:
math .
Система не устойчива по отношению к начальным предположениям, т.к. для других исходных данных был получен другой результат

(3) установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети:
math .
Система не устойчива по отношению к начальным предположениям

Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:

– собственный капитал;

– вклады населения;

– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;

– объем прибыли.

Тогда каждому банку В соответствует вектор его показателей B( math ), лежащий в основе его рейтинга. Рейтинг банка может быть: math – высокий, math – средний, math – низкий.

Спроектируйте экран со скрытой координатной сеткой. Выделите области отображения каждого значения рейтинга, выполняя требования наглядности и эстетики. Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам из приведенного списка в соответствии с их рейтингом. Запомните координаты каждой точки, соответствующие банку. Известен рейтинг ряда крупных международных банков на основе их показателей:

math

Используя приведенные ниже рисунки транспортной сети, и соответствующей ей неполностью заданной нейронной сети, рассчитайте маршруты следования из центрального пункта по заданным координатам пункта назначения. Воспользуйтесь функцией активации: math
files
files
Координаты пункта назначения (50, -150).

(1) маршрут выполняется за два шага: math

(2) маршрут выполняется за один шаг math . Дальнейшему продвижению нейросеть обучена неправильно

(3) маршрут не достигает намеченного пункта

Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Участкового Уполномоченного и функцией активации: math , 0 – в противном случае, h = 0,5.
files
Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.
Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте «ответ» нейронной сети. Х = Иван.

(1) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Иван – мужчина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на все родственные связи Ивана

(2) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Иван – мужчина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на прямые родственные связи Ивана

(3) единичное значение принимает возбуждение всех нейронов, указывающих на родственные связи Ивана

(1) при выбранных ограничениях выглядит неубедительно

(2) вполне достаточно средств вращения. Впечатление приветствия образуется, хотя непонятно, как кисть оказалась вывернутой

(3) положение туловища и «рук» мало отличается от исходного

По логическому описанию СПР составьте описания однослойных логических нейронных сетей. Возможно ли построение по полученному описанию совершенной логической сети? Логическое описание СПР:

math

(1)

math

Не выполняется требование непротиворечивости логического описания СПР. (Противоречивые логические выражения отмечены.) Нейронная сеть вырабатывает неоднозначные решения

(2) построить совершенную нейросеть нельзя из-за различного количества переменных, участвующих в логических выражениях

(3) совершенная нейронная сеть может быть построена с помощью введения фиктивных переменных

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов.
Реагирующий объект входит в «штат» системы обслуживания туристов в парке фантасмагорий.

(1) факторное пространство формируется на основе следующих признаков: общее цветовое преобладание в секторе обзора, цветовое преобладание в частных телесных углах, наличие особых цветовых пятен (возможно, — человеческих лиц), средняя скорость перемещения пятен во всем секторе обзора, скорость перемещения отдельных пятен агрессивной окраски и др. Реакция объекта заключается в угрожающем поднятии лапы, в рычании, резком устремлении вперед, в радостном кивании головы, в вилянии хвостом и т.д

(2) факторное пространство формируется на основе следующих признаков: общее цветовое преобладание в секторе обзора, цветовое преобладание в частных телесных углах, наличие особых цветовых пятен (возможно, — человеческих лиц), средняя скорость перемещения пятен во всем секторе обзора, скорость перемещения отдельных пятен агрессивной окраски, деформация контуров пятен и др. Реакция объекта заключается в поднятии лап, в рычании, резком устремлении вперед, в радостном кивании головы, в вилянии хвостом, в выпучивании глаз, в открытии и закрытии рта и т.д

(3) факторное пространство формируется на основе многих признаков, но реакция реагирующего объекта заключается в погоне за объектом, вызвавшим раздражение, или в раздаче конфет и пряников

Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1]. Функция активации math представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов внутри этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания math и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось math . Научите» однослойную нейронную сеть распознавать букву А.

Отобразите деревом логических возможностей факторное пространство для планирования мероприятий пансионата «Ветеран Труда». Факторное пространство использования летнего спортивного инвентаря:

(1) структура нейронной сети задана корректно

(2) необходимо дополнить нейронную сеть связями math

(3) необходимо дополнить нейронную сеть связями math

По логической нейронной сети, представленной на рисунке, рассчитайте предпочтительное решение. Функция активации:

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Воскликнуть: » Как только таких на улицу выпускают!» >

(2) math = < Сладко помечтать о возможном счастье >

(3) math = < Воскликнуть: » А ведь хорош! Но…» >

По таблице files рассчитайте приближенное значение (игнорируя математическое обоснование) компонент вектора Y для измеренного вектора Х с помощью расстояния между точками, «участвующими» в проводимой интерполяции по формуле

math

Х = {4,6; 2,4}.

Ниже приведен рисунок. В дополнение к расчетам, проведенным в Лекции, установите, зависят ли уточненные предположения о происхождении человека от предположения, принятого первоначально? files
Функция активации i-го нейрона определяется:
math math . Примите значения порогов: h = 0 для нейронов 1 – 5 и h = 0,3 для нейронов 6 – 10. Проведите расчет возбуждения нейронов.
Положите math .

(1) установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети: math

(2) установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети: math

(3) установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети: math

Экран, связанный с декартовой системой координат Oxy*, затрудняет интерполяцию (в частности, необходимую при решении настоящей задачи). А именно, найденная на основе усреднения координата двух точек, принадлежащих некоторому, предположим, низкому, рейтингу, может оказаться между этими точками и принадлежать области высокого рейтинга. Для облегчения интерполяции целесообразно в качестве рабочей системы использовать сферическую систему координат Or math , в которой math , math . Общий центр О этих двух систем координат является центром экрана. Тогда области одинакового рейтинга ограничены сферическими окружностями.

Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты y*: math , где math – отношение сторон экрана. Это приведет к «сплющиванию» изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.

Расположите по Вашему усмотрению точки, соответствующие банкам, списка в соответствии с их рейтингом. Запомните сферические координаты каждой точки-банка.

Точки-банки в декартовой системе координат:
math .

Усовершенствуйте нейронную сеть, дополнив ее возможностью связи между некоторыми пунктами, находящимися в разных секторах. Если это невозможно, исследуйте причину и рассмотрите возможность применения общего подхода, отображенного на приведенном ниже рисунке.
files
Научите нейросеть, как из пункта 6 попасть в пункт 12. (Примечание: достаточно научить нейросеть возвращению в пункт 0.)

(1) files

(2) files

(3) на основе анализа знаков разностей координат возможно перемещение лишь внутри сектора. Для перехода в другой сектор следует анализировать значение разностей координат, как это рассматривается в общем случае на рисунке. Лишь тогда может появиться информация о необходимости возвращения в пункт 0

Воспользуйтесь приведенной ниже логической нейронной сетью Антрополога-Исследователя. Выберите функцию активации: math , 0 – в противном случае, h = 0,25.
files
Положите веса связей равными обратной величине количества входов нейрона.
Максимально возбудите нейрон Х, соответствующий одному из жителей села. Проанализируйте «ответ» нейронной сети. Х = Иван.

(1) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Иван – мужчина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на прямые родственные связи Ивана. Со значением 0,25 возбуждаются все нейроны, указывающие на косвенное родство

(3) единичное значение принимает возбуждение всех нейронов, указывающих на родственные связи Ивана

Найдите оптимальную стратегию лечения для приведенной на рисунке логической нейронной сети по некоторым нечетким данным, определяемым «на-глазок» лечащим врачом. files
Функция активации находится, как math если эта сумма превышает порог h = 0,5, и V равно нулю в противном случае.
math

(1) максимально возбуждается нейрон, рекомендующий стратегию 2

(2) нет нейрона, возбуждение которого превышает порог. Необходим консилиум

(3) максимально возбуждается нейрон, рекомендующий стратегию 4

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.
Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект. Исследуйте механизмы возможной реакции искусственного живого существа на зрителей и туристов.

(1) общее световое и цветовое преобладание в секторе обзора, наличие и количественный диапазон светлых пятен (лиц), расположение цветных пятен, характер контуров – границ этих пятен, скорость перемещения пятен, наличие быстро перемещающихся пятен в совокупности с ростом их размера и т.д

(2) общее или дифференцированное (по телесным углам) цветовое преобладание в секторе обзора

(3) количество и угрожающая скорость перемещения светлых пятен лиц, а также других цветных пятен в секторе обзора

Можно ли по логическому описанию СПР построить логическую нейронную сеть, пригодную для практического применения? Логическое описание СПР:

math

(1) описание не удовлетворяет требованию непротиворечивости. Отсутствие информации о «физическом смысле» системы не позволяет судить об исчерпывающих множествах событий, образующих факторное пространство. Это не позволяет установить полноту логического описания и не способствует уверенности в корректности сформулированных вопросов к сети

(2) можно, исходя из требований к точности и правдоподобию ответов

(3) нельзя, так как описание не удовлетворяет требованию непротиворечивости

(1) на экране монитора должен находиться КОМПИ. В углу должен располагаться экран, на котором КОМПИ показываются: контурные рисунки, выполненные с помощью «мыши», введенные фотографии, картинки или рисунки, видеофильмы. Если предъявлен рисунок – эталон образа, КОМПИ предлагается запомнить его под именем в сопровождении оценки типа «хорошо – плохо» (съедобно – не съедобно, кисло – сладко и т.д.). При показе рисунка КОМПИ способен распознать его в эмоциональном сопровождении. Воспроизводятся элементы диалога по уточнению обучающей информации или в процессе распознавания

(2) на экране монитора должен находиться КОМПИ. В углу должен располагаться экран, на котором КОМПИ показываются: контурные рисунки, выполненные с помощью «мыши», введенные фотографии, картинки или рисунки. Если предъявлен рисунок – эталон образа, КОМПИ предлагается запомнить его под именем в сопровождении оценки типа «хорошо – плохо» (съедобно – не съедобно, кисло – сладко и т.д.). При показе рисунка КОМПИ способен распознать его в эмоциональном сопровождении. Воспроизводятся элементы диалога по уточнению обучающей информации или в процессе распознавания

(3) на экране монитора должен находиться КОМПИ. В углу должен располагаться экран, на котором КОМПИ показываются контурные рисунки, выполненные с помощью «мыши». Если предъявлен рисунок – эталон, КОМПИ предлагается запомнить его под именем в сопровождении оценки типа «хорошо – плохо» (съедобно – не съедобно, кисло – сладко и т.д.). При показе рисунка КОМПИ способен распознать его в эмоциональном сопровождении, сообщив его имя. Воспроизводятся элементы диалога по уточнению обучающей информации или в процессе распознавания

Нейронная сеть для обучения трем буквам, приведена на рисунке. files представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания math определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0,9, (1,2) = 0, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,8, (3,2) = 0,9, (3,3) = 1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0,1, (4,3) = 1, (5,1) = 0, (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,1.

(1) это буква А

(2) это буква В

(3) это буква С

(4) это не похоже ни на одну из известных букв

Составьте систему принятия решений для весенне-летнего периода отдыха бабушки.

(1)

math = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верховая езда, пляж, байдарка >;

math = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верхом >;

math = <выбор: велосипед, верховая езда, пляж, байдарка >;

math = <сон >;

math = <выбор: сон, дискотека >;

(2)

math = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верховая езда, пляж, байдарка >;

math = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верхом >;

math = <выбор: велосипед, верховая езда, пляж, байдарка >;

math = <сон >;

math = <выбор: сон, дискотека >;

(3)

math = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верхом >;

math = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде >;

math = <выбор: велосипед, верховая езда, пляж, байдарка >;

math = <сон >;

math = <выбор: сон, дискотека >;

www.INTUIT.ru

«. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Для выполнения алгоритма трассировки необходимо предварительно построить матрицу следования, отображающую все потенциальные статические пути возбуждения, ведущие от нейронов-рецепторов, «участвующих» в логическом выражении, к нейрону выходного слоя, соответствующего решению. Для логического выражения в описании СПР постройте матрицу следования для обучения первому эталону, предварительно введя транзитивные и дополнительные связи. Система логических выражений:

math

Матрица следования: files

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Воскликнуть: » Душечка!» >

(2) math = < Воскликнуть: » А ведь хорош! Но…» >

(3) math = < Сладко помечтать о возможном счастье с высоким брюнетом>

Диапазоны изменения измеряемых характеристик системы управления технологическим процессом разбиты на составляющие интервалы, определяемые требованиями по точности. Совокупность math измеренных значений, каждое из которых принадлежит некоторому интервалу, определяет вектор math необходимых управляющих воздействий, составляющих ограниченное множество векторов: math . Диапазон [0, 3] изменения переменных math и math разбит на три интервала math = [0, 1), math = [1, 2), math = [2, 3). По данному логическому описанию системы управления составьте однослойную логическую нейронную сеть системы управления, используя принцип «размножения» решений.

math

Для приведенной на рисунке системы связей, для функции активации: math
math

(1) в пятом цикле «работы» нейросети установятся значения возбуждения: math

(2) нейронная сеть утверждает марсианское происхождение человека

(3) нейронная сеть отрицает учение Дарвина

Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:

math

Постройте обученную совершенную логическую нейронную сеть, связав диапазоны принадлежности каждого эталонного банка со сферическими координатами точки, соответствующей этому банку на экране. Банки-эталоны и их рейтинг:

math

Точки – банки в сферической системе координат: math

Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид:
files
Приблизительные координаты путешественника – (-120, 140). Предположительно он вышел из пункта 1.

(1) так как math , путешественник находится недалеко от пункта 5

(2) путешественник находится недалеко от пункта 7

(3) путешественник находится недалеко от пункта 6

Воспользуйтесь нейронной сетью Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, при функции активации: math , 0 – в противном случае, h = 0,25.
files
Максимально возбудите нейроны X и Y, соответствующие двум жителям села. Проанализируйте «ответы» нейросети. Х = Иван, Y = Василий.

(1) максимально (V = 1) возбуждаются нейроны, указывающие на то, что Иван и Василий – мужчины. Со значением 0,5 возбуждаются нейроны, указывающие на прямые родственные связи, в т.ч. что Иван – брат Василия (и наоборот). Со значением 0,25 возбуждаются нейроны, указывающие на косвенные родственные связи. Среди них связь Иван – брат Ирины (ибо есть подозрение, что только – сводный)

(2) максимально возбуждаются нейроны, указывающие на то, что Иван и Василий – мужчины

(3) максимально возбуждаются нейроны, указывающие на прямые и косвенные родственные связи Ивана и Василия

Для привилегированного больного разработана стратегия лечения 5, не совпадающая полностью с какой-либо рекомендуемой на основе текущего уровня знаний. Необходимо дополнить новым опытом базу знаний информационно-справочной системы, представленной логической нейронной сетью на рисунке.
files
Опыт лечения привилегированного больного формально представлен логическим выражением:

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И

< значение фактора 3 равно 150 > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [70 – 75) > ТО

< следует поставить диагноз 5 и назначить стратегию лечения 5 >;

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.
Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции.
Какими интеллектуальными возможностями должен обладать современный кинозал для показа фильма с непредсказуемым (альтернативным) сюжетом?

(1) Средствами динамического контроля контингента и состояния публики: возрастного состава (в %), пола, интеллектуального уровня, выражающегося в шуме, топанье ногами, свисте, скабрезных шутках, громком неадекватном смехе, визге, перемещении по залу и пр.

(2) возможностью альтернативного выбора предусмотренного создателями сюжетного продолжения фильма с ближайшей «контрольной точки»: включения «купюр», исключения (или включения) сцен насилия, сцен, опасных с точки зрения пропаганды наркотиков, откровенно сексуальных сцен и т.д

(3) кинозал должен обладать компьютерными средствами искусственного интеллекта для динамического контроля контингента и состояния публики: возрастного состава (в %), пола, интеллектуального уровня и социальной значимости

(1)

math

Система полна и непротиворечива

(2)

math

Система противоречива

(1) логическая нейронная сеть способна заменить собой самый высококвалифицированный консилиум мировых светил, благодаря воплощению коллективного опыта, в том числе, — этих самых светил. На основе неполных и неточных данных о симптомах болезни, но на основе характера проявления, она запоминает дальнейшую стратегию диагностирования – до успешного получения результата. При этом нейронные сети способны образовывать длинные логические цепочки и обладать обратными связями

(2) при формировании запроса к логической нейронной сети указываются известные, возможно, неполные и неточные проявления болезни, такие, как температура, боль в горле и др. В результате первого цикла обработки нейросеть выдает рекомендацию о дальнейших действиях (анализах) для повышения степени определенности информации о болезни. Так, цикл за циклом, эта информация уточняется, и на основе отображенного в нейросети (постоянно уточняемого!) опыта квалифицированных специалистов устанавливается диагноз и необходимое лечение

(3) при формировании запроса к логической нейронной сети указываются известные, возможно, неполные и неточные проявления болезни, такие, как температура, боль в горле и др. Нейросеть выдает рекомендацию о дальнейших действиях (анализах) для повышения степени определенности информации о болезни. В соответствии с обратными связями, начальная информация уточняется, и на основе отображенного в нейросети (постоянно дополняемого!) опыта квалифицированных специалистов устанавливается диагноз и необходимое лечение

Пусть нейроны выходного слоя принадлежат коре. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, ингибидорные) связи, как показано на рисунке. files Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.
Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретет четко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.
Рассчитайте величины возбуждения нейронов, «отвечающих» за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения math и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон.
После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: math .

(1) во втором такте формируются сигналы возбуждения: math

(2) во втором такте формируются сигналы возбуждения: math

(3) в третьем такте формируются сигналы возбуждения: math

(4) из-за исходной близости значений возбуждение всех нейронов становится нулевым

Для логического описания системы принятия решений составьте «электронную» схему такой системы.

math = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верховая езда, пляж, байдарка >;

math = <выбор: прогулка пешком, на велосипеде, верхом >;

math = <выбор: велосипед, верховая езда, пляж, байдарка >;

math = <сон >;

math = <выбор: сон, дискотека >;

www.INTUIT.ru

«. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите трассировку нейронной сети, заданной матрицей следования. Не допускайте переиспользование нейронов. Для этого исключайте из рассмотрения те строки матрицы следования, в которые на предыдущих шагах были записаны единицы. Система логических выражений:

math

Матрица следования: files

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Воскликнуть: » Душечка!» >

(2) math = < Воскликнуть: » Как только таких на улицу выпускают!» >

(3) math = < Сладко помечтать о возможном счастье с высоким брюнетом>

Рассчитайте значения возбуждения нейронов выходного слоя и найдите вектор управляющего воздействия по нечетко заданным характеристикам. Передаточная функция имеет вид:

math , если math , 0-в противном случае; math ,

Нейронная сеть имеет вид: files
Достоверность предположения о принадлежности значений math и math исследуемым интервалам равна:

math

Как показала жизнь, а также свидетельствует глубокое знание законов диалектики, ни одна из версий о происхождении человека не противоречит тем качествам, которые вызывают возмущение чеховского героя. И наоборот, каждое из этих качеств лишь укрепляет уверенность в правоте каждого предположения о происхождении человека. Данное утверждение лежит в основе предположения о следующей структуре нейронной сети, отображающей модель наших исследований. files
Выбрав функцию активации math math и положив math , рассчитайте установившиеся значения возбуждения нейронов, «отвечающих» за версии о происхождении человека, и определите устойчивость выводов нейронной сети по отношению к исходным предположениям. math .

(1) установившееся во втором цикле «работы» нейросети значение math свидетельствует об устойчивости и правомочности всех трех предположений о происхождении человека

(2) установившееся значение возбуждения нейронов в третьем цикле «работы» нейросети: math

(3) установившееся значение возбуждения нейронов в третьем цикле «работы» нейросети: math

Воспользуйтесь функцией активации:

math , если V > h, 0-в противном случае; h=0,5,

Для абсолютно достоверной информации math о показателях банка с помощью логической нейронной сети, построенной по соответствующему варианту задачи 3, найдите с помощью операции усреднения точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?

Нейронная сеть имеет вид: files
math

(1) Точка math , банк обладает средним рейтингом

(2) Точка math , банк обладает высоким рейтингом

(3) Точка math , банк обладает низким рейтингом

Свяжите сеть, состоящую из 4 населенных пунктов, маршрутами взаимного общения. Запомните маршруты с помощью логической нейронной сети, в которой отразите пункты отправления, пункты назначения и промежуточные пункты смещения. Сеть населенных пунктов имеет вид:
files

На базе логической нейронной сети Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, и для функции активации: math , 0 – в противном случае, h = 0,25.
files
Уточните информацию о родственных связях по «подозрительному» возбуждению нейронов. Максимальное возбуждение рецепторов Иван = 1 и Василий = 1 привело к «подозрительному» возбуждению нейронов, использующих переменную Марья. В каком отношении находятся между собой все три лица?

(1) дополнительное максимальное возбуждение нейрона Марья приводит к максимальному (V = 1) возбуждению нейронов, указывающих на то, что Марья – мать Ивана, Марья – мать Василия, Иван – брат Василия (и наоборот), а также существенно увеличивает возбуждение других нейронов по степени родства

(2) дополнительное максимальное возбуждение нейрона Марья приводит к максимальному возбуждению нейронов, указывающих на то, что Иван и Василий братья

(3) дополнительное максимальное возбуждение нейрона Марья приводит к максимальному возбуждению нейронов, указывающих на то, что Иван и Василий братья, а Василий – дядя Елены

В процессе исследований выяснилось, что разные факторы, и даже их значения, по-разному, с соответствующим весом math , влияют на выбор стратегии лечения. Это определило применение функции активации для логической нейронной сети, реализующей систему принятия решений: math , в случае преодоления порога h = 0,5.
files
По логической нейронной сети с взвешенными связями, приведенной на рисунке, и по приблизительным, предполагаемым, нечетким значениям основных факторов рассчитайте указание на оптимальную стратегию лечения. math

(1) максимально возбудился нейрон, указывающий на стратегию 4

(2) возбуждение ни одного нейрона не превысило порог

(3) максимально возбудился нейрон, указывающий на стратегию 3

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.
Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети.
Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для управления «живым» объектом, обслуживающим посетителей зоопарка. Примечание: Подобные модели предполагают фоновый режим ожидания и рабочий режим. Фоновый режим, заключающийся, например, в нервном хождении по клетке, периодически прерывается рабочим режимом, в котором производится собственно реагирование.

(1) нейронная сеть дает правильные ответы по всем эталонным ситуациям, что позволяет довериться ей в случае неопределенности

(2) хотя все ответы правильны, это не дает оснований ей доверять. Необходимы длительные испытания и обсуждения с подругами и друзьями

(3) не все ответы правильны. Все зависит от выбора значения порога

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности.
Рассмотрите возможности защиты от несанкционированного, в том числе – насильственного, доступа.

(1) основной информацией для средств защиты является комбинация условных сигналов и «почерк» пользователя. В результате статистической обработки этой информации в реальном времени на рецепторном слое нейронной сети формируется возбуждение. На основе индивидуальных характеристик производится распознавание пользователя. При насильственном воздействии на пользователя, на основе его психологического состояния правильность распознавания нарушается, что является сигналом тревоги

(2) основной информацией для средств защиты является комбинация условных сигналов, согласованных со службой безопасности, и «почерк» пользователя. В результате статистической обработки этой информации на рецепторном слое нейронной сети формируется возбуждение. На основе индивидуальных характеристик производится распознавание пользователя. При насильственном воздействии на пользователя, даже в случае подкупа, на основе его психологического состояния устанавливается несоответствие пользователя тому, который должен работать в настоящее время

(3) основной информацией для средств защиты является комбинация условных сигналов, согласованных со службой безопасности, и «почерк» пользователя. В результате статистической обработки этой информации на рецепторном слое нейронной сети формируется возбуждение. На основе индивидуальных характеристик производится распознавание пользователя. При насильственном воздействии на пользователя, даже в случае подкупа, он формирует условный сигнал тревоги

Вид некоторой «красивой» граф-схемы показан на рисунке. files . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса «ненужных» связей полагаются равными нулю. Обучите нейронную сеть распознаванию буквы А по логическому выражению
math . Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.

Для данной «электронной» схемы составьте схему системы принятия решений, предполагая, что исходные данные представляют собой достоверность высказываний о событиях. math

www.INTUIT.ru

«. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Произведите полную трассировку нейронной сети с возможным переиспользованием нейронов. Система логических выражений:

math

Матрица следования: files

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
при h = 0,5, рассчитайте количество циклов «кайфа» после встречи с идеальным мужчиной, который мелькнул и исчез, заслонив собой весь мир. Вес обратной связи равен 0,5.

Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию math .

(1) во втором цикле «кайфа» возбуждение нейрона math не превышает порог

(2) во втором цикле «кайфа» возбуждение нейрона math не превышает порог

(3) в третьем цикле «кайфа» возбуждение нейрона math не превышает порог

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности math

Ниже приведен рисунок фрагмента нейронной сети для решения «современной» задачи. Произведено «размножение» решений. С учетом обратных связей и по формуле для нахождения их весов:

omega =begin{cases}
0,5 frac {Delta t-4}{4},text{при $Delta t< $4}\
0, text{в противном случае};
end{cases}

files
проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, если следующая попытка распознавания ситуации с участием Васи ( math ) совершается до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего анализа подобной ситуации. math

Для абсолютно достоверной информации math о показателях банка с помощью логической нейронной сети, использующей функцию активации math , если V > h, 0-в противном случае; h=0,5, а также воспользовавшись операцией усреднения, найдите точку В отображения банка на экране. Каков рейтинг банка?

Нейронная сеть имеет вид: files
math

(1) Точка math , банк обладает низким рейтингом

(2) Точка math , банк обладает высоким рейтингом

(3) Точка math , банк обладает средним рейтингом

Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Следуйте из пункта 1 в пункт 4. Нейронная сеть имеет вид:
files

Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже.
files
files
Можно ли дополнить понятийную нейронную сеть правилом вывода:
дедушка(X,Y) :- мужчина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y)?

(1) испытывая различные комбинации попарных единичных значений возбуждения нейронов, соответствующих жителям села, устанавливаем и обобщаем факт родства:
Федор – родственник Ивана и Василия, потому что Федор – родитель Марьи, а Марья – родитель Ивана и Василия.

(2) это сделать невозможно

(3) так можно доказать только, что Федор – родственник Ивана и Василия

Составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть таблицей для облегчения расчетов. files

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.
Рассмотрите аспекты «коллективного» поведения объектов «живого» моделирования. Мониторы сегмента локальной вычислительной сети с прикрепленными к ним средствами цифрового видеоввода установлены в пределах видимости друг друга. На экранах мониторов – «живые» (реагирующие) объекты.

(1) развлекательная система реализует все принципы реагирования объектов на зрителей и туристов в зоопарке или парке фантасмагорий

(2) используя обмен информацией в локальной вычислительной сети, дополнительно могут быть использованы сообщения о симпатиях и антипатиях, исторических или учебных ассоциациях и т.д

(3) система не может быть построена на основе существующей аппаратуры

Для СПР, изготовленной для дяди Рамзая, составьте совершенную нейронную сеть. (В связи со значительным приобретенным Вами опытом решения подобной простой задачи, уже сформированная сеть приводится ниже.) С помощью коррекции весов связей используйте возможность предпочтительного выбора решений в том случае, когда события, образующие факторное пространство, учитываются с различными значениями приоритета. Как с помощью порогов усилить эффект приоритетного обслуживания? Исследуйте возможность модификации и развития совершенной нейронной сети, например, на тот случай, когда Никита прибыл из мест, не столь отдаленных, и с энтузиазмом включился в работу. Как сокращается объем матрицы следования, описывающей однослойную (в том числе – совершенную) логическую нейронную сеть? Поступила некоторая недостоверная информация об отсутствии Васи. Как скорректировать параметры нейронной сети?

(1) матрица следования однослойной нейронной сети содержит столько строк, сколько решений, с учетом их «размножения», предусмотрено в СПР. Строки закреплены за решениями. Количество столбцов соответствует количеству событий. Каждый столбец соответствует событию

(2) развитие нейросети, связанное, например, с появлением новых фигурантов, производится с помощью добавления новых столбцов матрицы следования, связанных с его деятельностью, а также, если необходимо, добавлением новых строк, соответствующих новым решениям – новым возможностям

(3) веса всех связей, исходящих от рецептора «Вася», следует положить равными достоверности участия Васи в игре

(4) того же эффекта можно добиться, увеличив пороги тех нейронов, которые используют информацию о Васе. Так будут повышены требования к достоверности той информации, которая связана с Васей. files

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети.
Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, прогнозирующей моральное состояние общества.

(1) система логического вывода, подобная ПРОЛОГ, должна содержать фактографическую и понятийную нейронные сети. Фрагменты фактографической нейронной сети включают логические ассоциативные связки вида:

<имя общественного деятеля> math <кризис системы социальной поддержки населения>,

<имя общественного деятеля> math <угрожающая разница в доходах населения> и т.д.

Понятийная нейронная сеть содержит связки – правила вывода вида:

<кризис пенсионной системы> math <низкая продолжительность жизни, суицид> и т.д.

Для запуска системы прогнозирования на рецепторном слое фактографической нейронной сети следует задать достоверность высказываний о продолжающейся деятельности лиц – столпов общества. Решая методом подстановки задачу логического вывода, можно получить пролонгированные результаты деятельности испытуемых лиц. На основе этих результатов легко закончить логическую цепочку и получить перспективное значение морального состояния общества, как величину максимального возбуждения некоторого нейрона выходного слоя.

(2) основным источником прогнозирования морального состояния общества являются средства массовой информации. Нейронная сеть должна связывать исходные предположения о моральном уровне общества, инициированном множеством муссируемых тезисов, с количественными оценками влияния каждого тезиса на моральное состояние общества. При положительном влиянии положительная обратная связь усиливает благотворную роль тезиса. Если данный тезис отрицательно влияет на моральное состояние общества, отрицательная обратная связь еще более усугубляет это влияние. Предельное состояние системы соответствует истинному или перспективному моральному состоянию общества

(3) выделяются основные тезисы и лозунги, имеющие хождение в выступлениях видных деятелей и в средствах массовой информации. Выделяется группа авторитетных политиков, социологов и журналистов, которая составляет аналог экспертной системы. Для нее составляется однослойная логическая нейронная сеть, где рецепторы закрепляются за экспертами. Веса связей соответствуют весам экспертов. Оценки экспертов поступают на нейроны выходного слоя, определяя частные выводы об отдельных составляющих состояния общества. Комплексная система, выходной слой которой указывает на уровень морального состояния общества, состоит из нескольких последовательно действующих нейронных сетей, образующих «длинную» логическую цепочку

files
Обучите нейронную сеть двум буквам А и В, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям

А: math

В: math

Функция активации — суммирование значений сигналов на входах нейрона при нулевом пороге. Различает ли сформированная нейросеть эталоны этих букв?

(1) да, различает

(2) различает неправильно

(3) не различает

Минимизируйте длину логических цепочек с помощью «размножения» решений. files

www.INTUIT.ru

«. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Используйте функцию активации:

math

|V_j|=begin{cases}
V, text{ при $V ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=0,5.

Произведите верификацию нейросети, задавая допустимые комбинации единичных значений аргументов (эталонные ситуации).
Система логических выражений:

math

Результат трассировки: files

(1) нейросеть правильно реагирует на все эталонные ситуации. Динамические цепочки возбуждения достигают нейронов выходного слоя

(2) на ситуацию math нейросеть реагирует неправильно, так как возбуждение «гаснет», не достигая нейрона math

(3) существует не менее двух эталонных ситуаций, на которые нейросеть реагирует неправильно

Задача перспективных исследований. Сформулируйте предложения по нахождению параметров орбиты спутника на основе временного ряда радиолокационных измерений.

(1) несколько последних измерений преобразуются в интервалы принадлежности. По нескольким высоко возбужденным нейронам находится среднее, более точное значение параметров

(2) по нескольким наблюдениям определяются шесть известных параметров орбиты

(3) последнее измерение используется для определения интервалов принадлежности. Достоверность принадлежности интервалам подается на рецепторы. Связи совершенной логической нейронной сети формируются на основе предварительных расчетов (например, методом наименьших квадратов), образующих таблицу. Таблица связывает достоверность принадлежности замеров интервалам с соответствующими этим интервалам значениями каждого параметра орбиты

Почему так важно соблюдать принцип «размножения» решений? Исходная нейронная сеть имеет вид: files

(1) в противном случае нейрон, «отвечающий» за решение math , всегда будет «собирать» на себе возбуждение всех рецепторов. А так как они отображают два исчерпывающих множества событий, то всегда, при правильном формировании запроса, math

(2) выполнение данного требования облегчает расчет

(3) «Размножение» решений способствует равномерному распределению возбуждения нейронов выходного слоя, не требуя применения операции приведения

Дополните нейронную сеть для решения «современной» задачи, фрагмент которой, отражающий размножение решений, приведен ниже, положительными обратными связями, усиливающими предположение об участии Пети в рассматриваемых ситуациях в тех случаях, когда предположения о местонахождении Васи имеют высокую достоверность. Такое дополнение показано на рисунке. Вес обратной связи к нейрону А2 находится на основе информации о Васе:

omega =begin{cases}
0,25 frac {Delta t-4}{4},text{при $Delta t< $4}\
0, text{в противном случае};
end{cases}

Проанализируйте два цикла «работы» нейронной сети, выявив лишь влияние обратной положительной связи на возможность «участия» Пети в событиях в связи с «занятостью» Васи. Для этого рассмотрите варианты повторного запроса к Васе до истечения 4 единиц времени с момента предыдущего запроса к нему.
files
math

Обсудите следующую проблему:
Справедлив ли вывод об универсальности разработанного проекта программного продукта и его применении при перенастройке для использования в других подобных рейтинговых системах (например, в образовании) и в системах кластеризации ситуаций и принятия решений?
Обобщите свои выводы на основе анализа системы оценки странового риска.

(1) программный продукт на основе совершенной логической нейронной сети должен быть инвариантным относительно количества рецепторов и количества нейронов выходного слоя. Изменение этих параметров пользователем, а также изменение конфигурации связей должны производиться оперативно. Также оперативной, доступной и изменяемой по желанию пользователя должна быть информация о смысловом содержании запросов и решений. Примененная функция активации соответствует универсальности нейронной сети. Выполнение этих требований позволит использовать программный продукт в системе оценки странового риска

(2) функция активации должна выбираться пользователем в соответствии с назначением системы. Возможность применения предполагаемого продукта для системы оценки странового риска должна быть исследована отдельно

(3) отдельные расчеты показали низкий уровень универсальности проекта программного продукта. Возможность применения выбранной передаточной функции должна быть исследована в связи с предполагаемым применением

В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в «крестики – нолики», первоначально ограничившись попыткой сведения игры «в ничью». Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать «крестик» (противника), «нолик» (Ваш) или быть свободной. Несомненно, «традиционный» программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип «работы» нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру.
Составьте проект такой нейронной сети. Составьте графическую схему нейронной сети.

Произведите дистрибутивные преобразования логического описания системы принятия решений контролером электропоезда и наметьте целесообразное размножение решений для следующего факторного пространства событий:

math = «пассажир предъявил билет»;

math = «пассажир не предъявил билет»;

math = «в билете указана дата (число) этого дня»;

math = «в билете указана дата (число) не этого дня»;

math = «в билете указан текущий месяц»;

math = «в билете указан не текущий месяц»;

math = «в билете указан текущий год»;

math = «в билете указан прошлый год»;

math = «в билете указан более ранний год»;

math = «предъявлены проездные документы работника МПС»;

math = «предъявлено пенсионное удостоверение»;

math = «не предъявлено пенсионное удостоверение»;

math = «предъявлено удостоверение работника МПС»;

math = «не предъявлено удостоверение работника МПС»;

math = «предложена взятка».

Принимаемые решения:

math = «поблагодарить и извиниться за беспокойство»;

math = «взыскать штраф 100 рублей»;

math = «взыскать штраф 300 рублей»;

math = «вызвать милицию»;

math = «пожурить».

Логическое описание СПР имеет вид:

math ,

math .

(1)

Х_1 land Х_3 land Х_5 land Х_7 land Х_10 to R_1,
Х_1 land Х_4 land Х_7 to R_2 ,
Х_1 land Х_6 land Х_7 to R_2 ,
Х_2 land Х_12 land Х_14 to R_2 ,
Х_1 land Х_8 to R_3 ,
Х_10 land Х_8 to R_3 ,
Х_1 land Х_9 to R_4 ,
Х_10 land Х_9 to R_4 ,
Х_2 land Х_15 to R_4 ,
Х_2 land Х_11 to R_5 ,
Х_2 land Х_13 to R_5 .

(2)

Х_1 land Х_3 land Х_5 land Х_7 to R_1,
Х_10 land Х_13 to R_1 ,
Х_1 land Х_4 land Х_7 to R_2 ,
Х_1 land Х_6 land Х_7 to R_2 ,
Х_2 land Х_12 land Х_14 to R_2 ,
Х_1 land Х_8 to R_3 ,
Х_10 land Х_8 to R_3 ,
Х_1 land Х_9 to R_4 ,
Х_10 land Х_9 to R_4 ,
Х_2 land Х_15 to R_4 ,
Х_2 land Х_11 to R_5 ,
Х_2 land Х_13 to R_5 .

(3)

Х_1 land Х_3 land Х_5 land Х_7 to R_1,
Х_10 to R_1 ,
Х_1 land Х_4 land Х_7 to R_2 ,
Х_1 land Х_6 land Х_7 to R_2 ,
Х_2 land Х_12 land Х_14 to R_2 ,
Х_1 land Х_8 to R_3 ,
Х_10 land Х_8 to R_3 ,
Х_1 land Х_9 to R_4 ,
Х_10 land Х_9 to R_4 ,
Х_2 land Х_15 to R_4 ,
Х_2 land Х_11 land Х_2 land Х_13 to R_5 ,

Постройте логическую нейронную сеть «железнодорожная рулетка» для различных вариантов math и math скорости паровозов, влияющей на величину гонорара линейных. Воспользуйтесь функцией активации math ; math , если math , 0 – в противном случае, math .

math , math

math = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $200>

math = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $50>;

math = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $60>;

math = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $240>

В Wi-Fi-технологии транспортировки пакетов информации используются однослойные логические нейронные сети с обратными связями, регулируемыми смежными пунктами. Пусть для некоторого узла А фрагмент такой нейронной сети, определяющий номер смежного пункта для передачи по адресу назначения В, представлен на рисунке. Показаны веса предпочтительной передачи. Обратные связи задаются отрицательными весами, равными по модулю коэффициентам загрузки буферов смежных узлов.
Буферы рассчитаны на 5 пакетов, т.е. поступление одного пакета снижает коэффициент загрузки буфера на 0,2.
Функция активации реализует суммирование взвешенных сигналов на входе нейронов и сравнивает с нулевым порогом.
files
В двух смежных тактах на узел А поступают запросы на дальнейшую транспортировку пакетов с адресом назначения В. Пусть смежные пункты — узлы 1, 2, 3, 4 – в это время не получают запросы от других узлов.
При заданных исходных значениях коэффициентов math – math загрузки буферов определите направление передачи пакетов в первом и втором тактах работы системы. math .

(1) в первом такте величина возбуждения нейрона 1 будет максимальной; пакет будет передан узлу 1. Коэффициент загрузки его буфера станет равным 0,4. Во втором такте второй пакет будет передан узлу 2

(2) и в первом, и во втором тактах пакеты будут передаваться узлу 2

(3) и в первом, и во втором тактах пакеты будут передаваться узлу 1

Для быстрых расчетов на карманном нейрокомпьютере контролера электропоезда составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть, в которой учтено, что значения некоторых факторов лишь с весом, меньшим единицы, влияют на принимаемое решение. Выберите функцию активации. Логическая нейронная сеть имеет вид: files

(1) files

(2) files

(3) files , n – количество входов нейрона

Для предполагаемых с некоторой достоверностью значений скорости паровозов определите среднее ожидаемое значение M выплачиваемого гонорара по формуле math

(1) R1 = 0,7, R2 = 1,3, R3 = 0,7, R4 = 1,3, M = $141

(2) R1 = 0,8, R2 = 1,2, R3 = 0,8, R4 = 1,2, M = $139

(3) R1 = 0,8, R2 = 1,2, R3 = 0,8, R4 = 1,2, M = $141

Начальник станции Кукуевка слабо себе представляет понятие «исчерпывающее множество событий». Исследуйте правомочность принимаемого им решения по недостоверным и противоречивым данным. Функциея активации имеет вид math

(1) R1 = 1,5, R2 = 1,6, R3 = 1,5, R4 = 1,6. Приняв решение R2, он, несомненно, понесет минимальные убытки

(2) R1 = 1,5, R2 = 1,6, R3 = 1,5, R4 = 1,6. Приняв решение R4, он проявит высокие моральные качества

(3) R1 = 1,5, R2 = 1,6, R3 = 1,5, R4 = 1,6, что свидетельствует о важности прозрения и раскаяния

Желая сократить расходы, начальник станции Кукуевка установил одинаковое (минимальное) вознаграждение в случае отправки обоих линейных на середину перегона, — вне зависимости от скорости их перемещения. Таким образом, решение R1 вобрало в себя и решение R4. Выполнив необходимое преобразование нейронной сети (независимо от скоростей паравозов), получим ее в виде: files ; math , если math , 0 – в противном случае, math . Исследуйте правомочность принимаемых решений.

А1 = А2 = 0,5, В1 = 0,3, В2 = 0,7.

(1) R1 = 2, R2 = 1,3, R3 = 0,7. Решению доверять нельзя

(2) R1 = 2, R2 = 1,2, R3 = 0,8. Решению доверять нельзя

(3) R1 = 1, R2 = 1,2, R3 = 0,8. Решение R2 правомочно

Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. «Если Вася или Петя обнаружат, что и Оксана, и Роксана одновременно торгуют французским коньяком и французской косметикой (событие « math «), то поездка в Дюбай мне обеспечена. В противном случае более чем египетское Красное море мне не светит.»

Постройте «электронную» схему системы принятия решений. math = «Дубай»;
math = «Красное море».

Используя прием «размножения решений» и заменив конъюнкторы и дизъюнкторы передаточными функциями, обрабатывающими достоверность событий, сформируйте однослойные системы принятия решений по «электронным» схемам. files

Составьте нейронные сети по схемам систем принятия решений. Примите во внимание, что при расчете передаточной функции math

(2) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Василий – мужчина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на все родственные связи Василия

(3) единичное значение принимает возбуждение всех нейронов, указывающих на родственные связи Василия

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО

< следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

И < значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) >

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО

< следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО

< следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО

< следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;

(1) движение глаз ограничено

(2) нет механизма сужения лба

(3) возможностей достаточно

Ответьте на вопросы принципиального характера. Если в действительности «работа» логической нейронной сети отражает проверку попадания ситуации, по каждому событию отдельно, в некоторый заданный диапазон или анализ на совпадение с некоторым значением, то в чем преимущество подобного подхода, как оригинального метода вычислений, по сравнению с «традиционным» программно-алгоритмическим способом анализа этого попадания?

(1) в возможности параллельного выполнения большого количества логических условий на основе нечетких данных при моделировании ассоциативного способа поиска наибольшей похожести с помощью высокопроизводительной вычислительной системы

(2) в возможности расширения и обобщения диапазона значений параметров при их совместном логическом анализе: при переходе от логических (булевых) значений к действительным, адекватным достоверности, нечетким данным

(3) в оригинальном использовании функции активации вместо логических операций для имитации процесса «голосования» в пользу некоторого решения по принципу ассоциативного мышления

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы, лежащие в основе объекта – контролера на контрольно-пропускном пункте (КПП) войсковой части или предприятия.

(1) сотрудник, желающий благополучно миновать пост, должен иметь карту-пропуск, на которой электронным способом записаны все регистрационные и биометрические данные, включающие параметры лица, фигуры, группы крови и т.д. Истинная принадлежность карты устанавливается на основе оперативного автоматического распознавания лица сотрудника

(2) производится полное распознавание сотрудника на основе совместного анализа классифицированных и градуированных признаков с помощью нейронной сети, связанной с базой знаний отдела кадров или службы режима

(3) производится грубый анализ по общему контуру лица, который совмещается с анализом градуированных основных признаков, присущих лицу и фигуре: цвет кожи, форма и цвет глаз, структура волосяного покрова, в том числе, форма носа и рта

Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву В, как показано на рисунке. Учтите возможность ее допустимого искажения при изображении. files

www.INTUIT.ru

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Воскликнуть: » А ведь хорош! Но…» >

(2) math = < Сладко помечтать о возможном счастье >

(3) math = < Воскликнуть: » Как только таких на улицу выпускают!» >

(1) установившиеся значения возбуждения нейронов в третьем цикле «работы» нейросети:
math .
Система не устойчива по отношению к начальным предположениям, т.к. для других исходных данных был получен другой результат.

(2) установившиеся значения возбуждения нейронов в третьем цикле «работы» нейросети:
math .
Система не устойчива по отношению к начальным предположениям, т.к. для других исходных данных был получен другой результат

(3) установившиеся значения возбуждения нейронов в третьем цикле «работы» нейросети:
math .
Система не устойчива по отношению к начальным предположениям

Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:

– собственный капитал;

– вклады населения;

– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;

– объем прибыли.

math

(1) маршрут выполняется за два шага: math

(2) маршрут выполняется за один шаг math . Дальнейшему продвижению нейросеть обучена неправильно

(3) маршрут выполняется за два шага: math

(1) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Василий – мужчина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на все родственные связи Василия

(2) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Василий – мужчина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на прямые родственные связи Василия

(3) единичное значение принимает возбуждение всех нейронов, указывающих на родственные связи Василия

(1) на растерянность мало похоже, но убедительно иллюстрирует возможности деформации рисунка. По-видимому, мультики делать можно

(2) нет механизма наклона головы

(3) необходимо добавить механизмы наклона туловища и головы

math

(1)

math

(3) совершенная нейронная сеть может быть построена с помощью введения фиктивных переменных

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов.
Реагирующий объект выполняет функции контроля состояния сложной управляющей системы.

(1) исходной информацией для реагирующего объекта являются регулярно поступающие данные о состоянии средств и технологического процесса, а также характеристики криминальной обстановки, маркетинговые данные, социально-политическая ситуация и регламентирующая документация. Реакция объекта выбирается таким образом, чтобы наглядно реализовалась предварительная диагностика состояния системы, достаточная для более глубокого локального анализа

(2) исходной информацией для реагирующего объекта являются регулярно поступающие данные о состоянии средств и технологического процесса, а также маркетинговые данные и регламентирующая документация. Реакция объекта направлена на применение срочных мер или на подачу тревожных сигналов в случае возникновения нештатной ситуации

(3) исходной информацией для реагирующего объекта являются регулярно поступающие данные о состоянии средств, оборудования и технологического процесса, а также регламентирующая документация. Реакция объекта выбирается таким образом, чтобы наглядно реализовалась предварительная диагностика состояния системы, достаточная для более глубокого локального анализа, а также выработка сигналов тревоги

Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1]. Функция активации math представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов внутри этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания math и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось math . «Научите» однослойную нейронную сеть распознавать букву В, задаваемую возбуждением рецепторов по контуру эталона с учетом возможных искажений.

(1) структура нейронной сети задана корректно

(2) необходимо дополнить нейронную сеть связями math

(3) необходимо дополнить нейронную сеть связями math

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Сладко помечтать о возможном счастье >

(2) math = < Воскликнуть: » А ведь хорош! Но…» >

(3) math = < Воскликнуть: » Как только таких на улицу выпускают!» >

math

Х = {2,1; 3,7}.

(1) установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети: math

(2) установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети: math

(3) установившиеся значения возбуждения нейронов в третьем цикле «работы» нейросети: math

Точки-банки в декартовой системе координат:
math .

(1) files

(2) files

(1) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Василий – мужчина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на прямые родственные связи Василия. Со значением 0,25 возбуждаются все нейроны, указывающие на косвенное родство

(3) единичное значение принимает возбуждение всех нейронов, указывающих на родственные связи Василия

(1) максимально возбуждается нейрон, рекомендующий стратегию 3

(2) максимально возбуждается нейрон, рекомендующий стратегию 2

(3) максимально возбуждаются нейроны, рекомендующие стратегию 2 и 3. Необходим консилиум

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.
Выделите те параметры ситуации (события факторного пространства), которые могли бы явиться источником эмоционального воздействия на реагирующий объект. Исследуйте механизмы возможной реакции на правильность хода технологического процесса.

(1) динамический анализ соответствия текущих измеренных значений параметров их технологическим требованиям. Динамический анализ технического состояния технологического оборудования. Комплектация обслуживающего персонала и анализ его физического и морально-психологического состояния

(2) комплектация обслуживающего персонала высококвалифицированными кадрами. Уровень его социальной защиты и анализ его физического и морально-психологического состояния

(3) динамический анализ соответствия текущих измеренных значений параметров их технологическим требованиям. Динамический анализ технического состояния технологического оборудования

math

(2) можно, исходя из требований к точности и правдоподобию ответов

(3) нельзя, так как описание не удовлетворяет требованию непротиворечивости

(1) при предъявлении картинки сообщаются основные сведения об образе, например, — это яблоко, оно съедобное, оно кислое. Клетки экрана, занятые контуром яблока, с некоторым захватом клеток, окружающих этот контур (обеспечивающих допуск), соединяются с нейроном, за которым закрепляется понятие «яблоко». Понятие «яблоко» закрепляется и за некоторым рецептором, величина возбуждения которого определяется вероятностью распознавания. Этот рецептор связывается с нейронами выходного слоя, закрепленными за понятиями «съедобное» и «кислое». В свою очередь, с этими нейронами связываются решения о запуске программ, в комплексе имитирующих эмоциональную реакцию КОМПИ

(2) при предъявлении картинки запускается обучающая программа, совершающая обзор клеток экрана. Во время обзора фиксируются основные признаки: общее преобладание цвета, наличие контрастных цветовых пятен, некоторых геометрических фигур (кругов, квадратов и др.), некоторых узнаваемых объектов (человечков, машин и т.д.). За соответствующим диапазоном значения каждого признака закрепляется рецептор (если это не было произведено ранее). Связи от него ведут к нейрону выходного слоя, который указывает на информацию о показанной картинке и на запускаемые программы реагирования

(3) при предъявлении картинки запускается обучающая программа, совершающая обзор клеток экрана, на котором показывается видеофильм. Во время обзора фиксируются основные признаки: общее преобладание цвета и характер его изменения (производные), наличие контрастных цветовых пятен, скорость перемещения пятен, деформация фигур, а также наличие некоторых геометрических фигур (кругов, квадратов и др.), некоторых узнаваемых объектов (человечков, машин и т.д.). За соответствующим диапазоном значения каждого признака закрепляется рецептор (если это не было произведено ранее). Связи от него ведут к нейрону выходного слоя, который указывает на информацию о показанном фильме и на запускаемые программы реагирования

Нейронная сеть для обучения трем буквам, приведена на рисунке. files представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания math определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0,9, (1,2) = 1, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,8, (3,2) = 0,9, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0, (4,3) = 0,8, (5,1) = 0,9, (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,8.

(1) это буква А

(2) это буква В

(3) это буква С

(4) это не похоже ни на одну из известных букв

Составьте систему принятия решений для зимнего периода отдыха бабушки, если она после завтрака и ужина занимается верховой ездой, а после обеда катается с горки на санках.

(1)

math = <выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки >;

math = < санки >;

math = <выбор: сон, дискотека >;

(2)

math = <выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки >;

math = < санки >;

math = <выбор: сон, дискотека >;

(3)

math = <выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки >;

math = < санки >;

math = <выбор: сон, дискотека >;

www.INTUIT.ru

math

Матрица следования: files

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Воскликнуть: » А ведь хорош! Но…» >

(2) math = < Воскликнуть: » Как только таких на улицу выпускают!» >

(3) math = < Сладко помечтать о возможном счастье с высоким брюнетом>

math

Для приведенной на рисунке системы связей, для функции активации: math
math

(1) в пятом цикле «работы» нейросети установятся значения возбуждения: math

(2) нейронная сеть одновременно утверждает Божественное и марсианское происхождение человека

(3) нейронная сеть отрицает учение Дарвина

Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:

math

Точки – банки в сферической системе координат: math .

Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид:
files
Приблизительные координаты путешественника – (120, -140). Предположительно он вышел из пункта 3.

(1) так как math , путешественник находится недалеко от пункта 16

(2) путешественник находится недалеко от пункта 15

(3) путешественник находится недалеко от пункта 12

(1) максимально (V = 1) возбуждаются нейроны, указывающие на то, что Иван – мужчина, а Марья — женщина. Также максимально возбуждаются нейроны, указывающие на то, что Марья – родитель Ивана и Марья – мать Ивана. Со значением 0,75 возбуждаются нейроны, указывающие на прямое родство Ивана и Марьи с некоторыми третьими лицами (например, Василий – брат Ивана). Со значением 0,5 возбуждаются нейроны, указывающие на прямое родство исключительно Ивана или Марьи с третьими лицами

(2) возбуждение нейронов убывает по степени родства Ивана и Марьи с третьими лицами

(3) по возбуждению нейронов следует судить о степени родства Ивана и Марьи с третьими лицами

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 равно 37,5 > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (150 – 160] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО

< следует поставить диагноз 5 и назначить стратегию лечения 5 >;

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.
Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции. Какими интеллектуальными возможностями должна обладать видеоаппаратура будущего для демонстрации фильмов с непредсказуемым (альтернативным) сюжетом, записанных на DVD-дисках?

(1) аппаратура должна учитывать контингент зрителей, особенно – при семейном просмотре. А именно, если в «зале» присутствуют малые дети (до 16 лет), то из показа автоматически должны быть исключены сцены насилия, секса, пропаганды наркотиков. Вместо таких сцен сюжет должен развиваться аналогично «Красной Шапочке», «Золушке» и т.д. Должен быть заблокирован показ некоторых фильмов, записанных на просматриваемом диске («Секс в большом городе», «Эммануэль» и др.). Должны быть обязательно предусмотрены фискальные средства доноса в случае попыток включения аппаратуры в отсутствие родителей

(2) видеоаппаратура будущего должна реализовать интеллектуальные принципы палочной дисциплины, с неизбежностью следующие за периодом общественной политической, экономической и культурной деградации

(3) Аппаратура будущего должна исключать всякие благоглупости в современном мире и автоматически настраиваться на вкусы зрителей, обеспечивая максимальный кайф

(1)

math

Система противоречива

(2)

math

Система полна и непротиворечива

(3)

math

Система полна и непротиворечива

(1) основной информацией для опытных специалистов по ремонту автомобилей являются стуки. По характерным стукам устанавливается неисправность. Разложение звуков, исходящих от автомобиля, на составляющие и выделение стуков с их последующим разложением в ряд Фурье на принципиальном уровне позволяют построить нейронную сеть, связывающую характер стука (значения коэффициентов разложения) с причиной неисправности

(2) обилие диагностических приборов на современной станции техобслуживания позволяет одновременно вводить всю поступающую от них информацию на нейронную сеть, способную быстро локализовать неисправность на основе ассоциативного поиска

(3) опытные автомобилисты говорят: «Хороший стук проявится». — Ждите!

Пусть нейроны выходного слоя принадлежат коре. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, ингибидорные) связи, как показано на рисунке. files Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.
Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретет четко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.
Рассчитайте величины возбуждения нейронов, «отвечающих» за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения math и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон. После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: math .

(1) в пятом такте формируются сигналы возбуждения: math

(2) в шестом такте формируются сигналы возбуждения: math

(3) в третьем такте формируются сигналы возбуждения: math

(4) из-за исходной близости значений возбуждение всех нейронов становится нулевым

Для логического описания системы принятия решений составьте «электронную» схему такой системы.

math = <выбор: верховая езда, коньки, лыжи, санки >;

math = < санки >;

math = <выбор: сон, дискотека >;

www.INTUIT.ru

math

Матрица следования: files

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Сладко помечтать о возможном счастье с высоким брюнетом>

(2) math = < Воскликнуть: » Как только таких на улицу выпускают!» >

(3) math = < Воскликнуть: » Душечка!» >

math , если math , 0-в противном случае; math ,

math

(2) установившееся значение возбуждения нейронов в третьем цикле «работы» нейросети: math

(3) установившееся значение возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети: math

Воспользуйтесь функцией активации:

math , если V > h, 0-в противном случае; h=0,5,

Нейронная сеть имеет вид: files
math

(1) Точка math , банк обладает средним рейтингом

(2) Точка math , банк обладает высоким рейтингом

(3) Точка math , банк обладает низким рейтингом

На базе логической нейронной сети Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, и для функции активации: math , 0 – в противном случае, h = 0,25.
files
Уточните информацию о родственных связях по «подозрительному» возбуждению нейронов. Максимальное возбуждение рецепторов Иван = 1 и Марья = 1 привело к «подозрительному» возбуждению нейронов, использующих переменную Василий. В каком отношении находятся между собой все три лица?

(1) дополнительное максимальное возбуждение нейрона Василий приводит к максимальному (V = 1) возбуждению нейронов, указывающих на то, что Марья – мать Василия, Василий – брат Ивана (и наоборот), а также существенно увеличивает возбуждение других нейронов по степени родства

(2) дополнительное максимальное возбуждение нейрона Василий приводит к максимальному возбуждению нейронов, указывающих на то, что Иван и Василий братья

(1) максимально возбудился нейрон, указывающий на стратегию 2

(2) возбуждение ни одного нейрона не превысило порог

(3) максимально возбудился нейрон, указывающий на стратегию 3

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.
Составьте эскизный проект совершенной логической нейронной сети.
Составьте эскизный проект совершенной нейронной сети для реагирующего объекта, контролирующего состояние территориально разобщенной системы нефте-газового трубопровода.

(3) не все ответы правильны. Все зависит от выбора значения порога

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности.
Рассмотрите возможность защиты от сговора пользователей о несанкционированной подмене и нарушении индивидуальных ограничений по допуску к секретной информации.

(1) в случае сговора о несанкционированной замене одного пользователя другим защита информации осуществляется на основе несоответствия «почерка» и установления морально-психологического состояния работающего пользователя

(2) эффективный контроль работы пользователей в соответствии с их допуском может быть реализован не только на базе индивидуального «почерка» и системы условных сигналов, но и на базе применения биометрических средств и средств морально-психологического анализа, используемых в детекторах лжи

(3) необходимо нейросетевое воплощение детектора лжи

Вид некоторой «красивой» граф-схемы показан на рисунке. files . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса «ненужных» связей полагаются равными нулю. Обучите нейронную сеть распознаванию буквы В по логическому выражению
math . Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.

www.INTUIT.ru

math

Матрица следования: files

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию math .

(1) во втором цикле «кайфа» возбуждение нейрона math не превышает порог

(2) во втором цикле «кайфа» возбуждение нейрона math не превышает порог

(3) в третьем цикле «кайфа» возбуждение нейрона math не превышает порог

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности math

omega =begin{cases}
0,5 frac {Delta t-4}{4},text{при $Delta t< $4}\
0, text{в противном случае};
end{cases}

Нейронная сеть имеет вид: files
math

(1) Точка math , банк обладает средним рейтингом

(2) Точка math , банк обладает высоким рейтингом

(3) Точка math , банк обладает низким рейтингом

Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Как выбрать маршрут, чтобы совершить кругосветное путешествие из пункта 1? Нейронная сеть имеет вид:
files

(1) необходимо проследовать из пункта 1 в пункт 5, затем из пункта 5 в пункт 3, а из пункта 3 в пункт 1. Все пункты будут обойдены

(2) необходимо задать маршрут math

(3) необходимо разбить маршрут на составляющие: math

Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже.
files
files
Можно ли дополнить понятийную нейронную сеть правилом вывода:
бабушка(X,Y) :- женщина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y)?

(1) такая гипотеза может быть высказана на основе единственного факта родства: женщина Марья – родственница Елены, потому что Марья — родитель Ивана, а Иван – родитель Елены

(2) гипотеза касается факта родства, но не позволяет сделать обобщение

(3) следует дополнить понятийную нейронную сеть принудительным введением соответствующего правила вывода

Составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть таблицей для облегчения расчетов. files

(1) их действия по общему, заданному извне, сценарию, должны сочетаться в рамках предусмотренных возможностей с взаимным распознаванием и реакцией, усиливающей радость, неприязнь и др

(2) идея взаимного реагирования связана с идеей роста актерского мастерства при исполнении конкретных сцен

(3) открываются новые возможности цирковых представлений с участием клоунов

(4) в перспективе широкого внедрения объемного (трехмерного) телевидения взаимное реагирование объектов, сочетающееся с изобразительными возможностями самих объектов, а также допускающее участие актеров, обретет решающее значение, определяющее новый вид искусства

Для СПР, изготовленной для дяди Рамзая, составьте совершенную нейронную сеть. (В связи со значительным приобретенным Вами опытом решения подобной простой задачи, уже сформированная сеть приводится ниже.) С помощью коррекции весов связей используйте возможность предпочтительного выбора решений в том случае, когда события, образующие факторное пространство, учитываются с различными значениями приоритета. Как с помощью порогов усилить эффект приоритетного обслуживания? Исследуйте возможность модификации и развития совершенной нейронной сети, например, на тот случай, когда Никита прибыл из мест, не столь отдаленных, и с энтузиазмом включился в работу. Как сокращается объем матрицы следования, описывающей однослойную (в том числе – совершенную) логическую нейронную сеть? Поступила некоторая недостоверная информация о закрытии предприятия Марина. Как скорректировать параметры нейронной сети?

(3) веса всех связей, исходящих от рецептора «Марина», следует положить равными достоверности участия Марины в игре

(4) того же эффекта можно добиться, увеличив пороги тех нейронов, которые используют информацию о Марине. Так будут повышены требования к достоверности той информации, которая связана с Мариной

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети.
Сформулируйте свои соображения относительно логической нейронной сети, прогнозирующей государственное развитие и опасность государственных потрясений.

(1) предварительно необходимо терминологически согласовать исторические аналогии вида: files и т.д.
Затем необходимо формализовать исторические события для формирования фактографической нейронной сети (например, — на базе Великой Французской Революции). На их основе необходимо построить обобщения для получения правил вывода – для построения понятийной нейронной сети. Формулируя цель, как возможность испытуемого события, можно исследовать современное или перспективное наличие исходных факторов, достаточных для свершения этого события.

(2) основным источником прогнозирования государственного развития и опасности государственных потрясений являются средства массовой информации. Нейронная сеть должна связывать исходные предположения о политическом и экономическом состоянии государства, инициированном множеством муссируемых тезисов (в том числе – высказываемых ответственными государственными деятелями), с количественными оценками влияния каждого тезиса на стабильное состояние общества и государства. При положительном влиянии положительная обратная связь усиливает благотворную роль тезиса. Если данный тезис отрицательно влияет на перспективу государственного развития, отрицательная обратная связь еще более усугубляет это влияние. Предельные значения возбуждения нейронов выходного слоя нейронной сети указывают на веса соответствующих предполагаемых событий

(3) выделяются основные события — тезисы и лозунги, имеющие хождение в выступлениях государственных деятелей и в средствах массовой информации. Выделяется группа авторитетных политиков, социологов, мировых общественных деятелей и журналистов, которая составляет аналог экспертной системы. Для нее составляется однослойная логическая нейронная сеть, где рецепторы закрепляются за экспертами и событиями. Веса связей, ведущих от рецепторов-экспертов, соответствуют весам экспертов. Оценки экспертов и частота событий поступают на нейроны выходного слоя, определяя частные выводы об отдельных составляющих перспективного развития государства и наличия опасных тенденций. Комплексная система, выходной слой которой указывает на основные характеристики и направления развития, а также на опасность государственных потрясений, состоит из нескольких последовательно действующих нейронных сетей, образующих «длинную» логическую цепочку

files
Обучите нейронную сеть двум буквам А и С, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям

А: math

С: math

(1) да, различает

(2) различает неправильно

(3) не различает

Минимизируйте длину логических цепочек с помощью «размножения» решений. files

www.INTUIT.ru

«. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Используйте функцию активации:

math

|V_j|=begin{cases}
V, text{ при $V ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=0,5.

math

Результат трассировки: files

(2) на ситуацию math нейросеть реагирует неправильно, так как возбуждение «гаснет», не достигая нейрона math

(3) существует не менее двух эталонных ситуаций, на которые нейросеть реагирует неправильно

Задача перспективных исследований. Как с помощью логической нейронной сети произвести идентификацию спутника, появившегося в зоне обзора радиолокационной станции?

(1) для ассоциативного сравнения параметры новой орбиты подаются на рецепторы логической нейронной сети, связывающей (интервалами принадлежности) параметры орбит известных спутников с их идентификаторами. Если некоторое решение преодолевает порог, идентификация происходит успешно: «похожий» спутник найден. Если порог ни одного из известных решений не преодолен, делается вывод о появлении нового объекта

(2) параметры новой орбиты подаются на рецепторы логической нейронной сети, связывающей (интервалами принадлежности) параметры орбит известных спутников с их идентификаторами. Если некоторое решение преодолевает порог, идентификация происходит успешно: «похожий» спутник найден. Если порог ни одного из известных решений не преодолен, делается вывод об исчезновении спутника

(3) для ассоциативного сравнения параметры новой орбиты подаются на рецепторы логической нейронной сети, связывающей (интервалами принадлежности) параметры орбит известных спутников с их идентификаторами. Если некоторое решение преодолевает порог, идентификация происходит успешно: «похожий» спутник найден

Почему так важно соблюдать принцип «размножения» решений? Исходная нейронная сеть имеет вид: files

(2) выполнение данного требования облегчает расчет

omega =begin{cases}
0,25 frac {Delta t-4}{4},text{при $Delta t< $4}\
0, text{в противном случае};
end{cases}

(2) функция активации должна выбираться пользователем в соответствии с назначением системы. Возможность применения предполагаемого продукта для системы оценки деятельности предприятия должна быть исследована отдельно

(3) отдельные расчеты показали низкий уровень универсальности проекта программного продукта. Возможность применения выбранной функции активации должна быть исследована в связи с предполагаемым применением

В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в «крестики – нолики», первоначально ограничившись попыткой сведения игры «в ничью». Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать «крестик» (противника), «нолик» (Ваш) или быть свободной. Несомненно, «традиционный» программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип «работы» нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру.
Составьте проект такой нейронной сети. Составьте матрицу следования, описывающую нейронную сеть.

math = «пассажир предъявил билет»;

math = «пассажир не предъявил билет»;

math = «в билете указана дата (число) этого дня»;

math = «в билете указана дата (число) не этого дня»;

math = «в билете указан текущий месяц»;

math = «в билете указан не текущий месяц»;

math = «в билете указан текущий год»;

math = «в билете указан прошлый год»;

math = «в билете указан более ранний год»;

math = «предъявлены проездные документы работника МПС»;

math = «предъявлено пенсионное удостоверение»;

math = «не предъявлено пенсионное удостоверение»;

math = «предъявлено удостоверение работника МПС»;

math = «не предъявлено удостоверение работника МПС»;

math = «предложена взятка».

Принимаемые решения:

math = «поблагодарить и извиниться за беспокойство»;

math = «взыскать штраф 100 рублей»;

math = «взыскать штраф 300 рублей»;

math = «вызвать милицию»;

math = «пожурить».

Логическое описание СПР имеет вид:

math ,

math .

(1)

Х_1 land Х_3 land Х_5 land Х_7 to R_1,
Х_10 land Х_13 to R1 ,
Х_1 land Х_4 land Х_7 to R_2 ,
Х_1 land Х_6 land Х_7 to R_2 ,
Х_2 land Х_12 land Х_14 to R_2 ,
Х_1 land Х_8 to R_3 ,
Х_10 land Х_8 to R_3 ,
Х_1 land Х_9 to R_4 ,
Х_10 land Х_9 to R_4 ,
Х_2 land Х_15 to R_4 ,
Х_2 land Х_11 to R_5 ,
Х_2 land Х_13 to R_5 .

(2)

Х_1 land Х_3 land Х_5 land Х_7 to R_1,
Х_10 land Х_13 to R_1 ,
Х_1 land Х_4 land Х_7 to R_2 ,
Х_1 land Х_6 land Х_7 to R_2 ,
Х_2 land Х_12 land Х_14 to R_2 ,
Х_1 land Х_8 to R_3 ,
Х_10 land Х_8 to R_3 ,
Х_1 land Х_9 to R_4 ,
Х_10 land Х_9 to R_4 ,
Х_2 to R_4 ,
Х_15 to R_4 ,
Х_2 land Х_11 to R_5 ,
Х_2 land Х_13 to R_5 .

(3)

Х_1 land Х_3 land Х_5 land Х_7 to R_1,
Х_10 land Х_13 to R_1 ,
Х_1 land Х_4 land Х_7 to R_2 ,
Х_1 land Х_6 land Х_7 to R_2 ,
Х_2 land Х_12 land Х_14 to R_2 ,
Х_1 land Х_8 land Х_10 land Х_8 to R_3 ,
Х_1 land Х_9 to R_4 ,
Х_10 land Х_9 to R_4 ,
Х_2 to R_4 ,
Х_15 to R_4 ,
Х_2 land Х_11 to R_5
Х_2 land Х_13 to R_5 ,

math , math

math = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $210>

math = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $60>;

math = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $70>;

math = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $250>

(1) и в первом, и во втором тактах пакеты будут передаваться узлу 2

(2) в первом такте пакет передастся узлу 2, следующий пакет во втором такте передастся узлу 1

(3) и в первом, и во втором тактах пакеты будут передаваться узлу 1

(1) files

(2) files

(3) files , n – количество входов нейрона

(1) R1 = 0,7, R2 = 1,1, R3 = 0,7, R4 = 1,1, M = $146,25

(2) R1 = 0,9, R2 = 0,7, R3 = 1,1, R4 = 1,1, M = $148,75

(3) R1 = 0,8, R2 = 0,8, R3 = 1,2, R4 = 1,2, M = $164,5

(4) R1 = 0,9, R2 = 0,7, R3 = 1,2, R4 = 1,2, M = $149,25

(1) R1 = 1,4, R2 = 1,4, R3 = 1,4, R4 = 1,4. Он должен бросить игру

(2) R1 = 1,4, R2 = 1,4, R3 = 1,4, R4 = 1,4. Приняв решение R2, он понесет минимальные убытки

(3) R1 = 1,4, R2 = 1,4, R3 = 1,4, R4 = 1,4. Чувство высокой ответственности должно заставить его принять решение R4

А1 = 0,4, А2 = 0,6, В1 = В2 = 0,5.

(1) R1 = 2, R2 = 1,1, R3 = 0,7. Передаточную функцию следует изменить так, чтобы порог вычитался

(2) R1 = 2, R2 = 0,7, R3 = 1,1. Решению доверять нельзя

(3) R1 = 2, R2 = 0,8, R3 = 1,2. Решение R1 правомочно

Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. «Если Вася, которому я исключительно доверяю, обнаружит, что Оксана торгует французской косметикой, утаивая французский коньяк (событие « math «), то я отправлюсь в Таиланд. В противном случае придется довольствоваться турецкой Анталией.»

Выполните дистрибутивные преобразования логических выражений. math = «Таиланд»;
math = «Анталия».

(1) math = «Таиланд»;
math = «Анталия»

(2) math = «Таиланд»;
math = «Анталия»

(3) math = «Таиланд»;
math = «Анталия»

Постройте «электронную» схему системы принятия решений. math = «Таиланд»;
math = «Анталия».

(1) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Марья – женщина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на прямые родственные связи Марьи

(2) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Марья – женщина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на все родственные связи Марьи

(3) единичное значение принимает возбуждение всех нейронов, указывающих на родственные связи Марьи

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 38,2] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [60 – 80) > ТО

< следует поставить диагноз 1 и назначить стратегию лечения 1 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [100 – 140] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [40 – 60) > ТО

< следует поставить диагноз 2 и назначить стратегию лечения 2 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону (1 — 8] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону [40 – 42] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону [60 – 100) > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [80 – 120] > ТО

< следует поставить диагноз 3 и назначить стратегию лечения 3 >;

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (38,2 – 40) > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (160 – 200] > И

< значение фактора 4 принадлежит диапазону [30 – 40) > ТО

< следует поставить диагноз 4 и назначить стратегию лечения 4 >;

(1) совсем не страшно: механизмов выражения эмоций явно недостаточно

(2) нет механизма сдвига бровей

(3) не хватает мышц, позволяющих раздувать ноздри

Ответьте на вопросы принципиального характера. В чем заключается существенный недостаток нахождения решения с помощью логической нейронной сети и как можно снизить его значение?

(1) в необходимости сортировки — нахождения нейрона выходного слоя, имеющего максимальную величину возбуждения. Влияние указанного недостатка может быть снижено, если нейронная сеть является звеном в длинной логической цепочке последовательно «работающих» нейронных сетей. При этом локализация промежуточных решений не требуется: они используются автоматически следующей нейронной сетью. Другой способ снижения роли указанного недостатка требует разработки средств аппаратной поддержки в составе специализированного процессора – нейрокомпьютера

(2) сложность корректного формального представления системы принятия решений

(3) дистрибутивное представление формального описания СПР, корректировка параметров нейронной сети, верификация ее столь сложны, что требуют концентрации усилий на построении однослойных, а если возможно, — совершенных логических нейронных сетей. Это практически возможно всегда

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Рассмотрите на уровне аванпроекта интеллектуальную систему охраны, надзора и персонального обслуживания клиентов. Укажите основные принципы распознавания, лежащие в основе функционирования монстра-телохранителя крупного государственного деятеля.

(1) на основе распознавания «свой – чужой» телохранитель должен допускать непосредственную близость «своих» к объекту охраны. Размеры лиц и фигур (с учетом перспективы) «чужих» не должны превышать установленного угрожающего размера

(2) с учетом возможного общения охраняемого объекта с народом, телохранитель, наряду с распознаванием «свой – чужой», должен агрессивно реагировать на скорость перемещения и резкие изменения формы, поворота, позы и на другие опасные телодвижения окружающих граждан

(3) кроме «ближнего» распознавания по принципу «свой – чужой», телохранитель должен осуществлять «дальний» обзор, обнаруживая появление человеческих фигур на крышах домов, в амбразурах окон и в других окружающих зданиях и в кронах деревьев. В случае обнаружения подозрительных действий он должен без предупреждения валить объект на землю и накрывать собой

Запишите логические выражения, описывающие на экране, разбитом на клетки с координатами, букву C, как показано на рисунке. Учтите возможность ее допустимого искажения при изображении. files

Совокупность высказываний math

www.INTUIT.ru

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Сладко помечтать о возможном счастье >

(2) math = < Воскликнуть: » Как только таких на улицу выпускают!» >

(3) math = < Воскликнуть: » А ведь хорош! Но…» >

Экспертный Совет выделил четыре показателя для банковского мониторинга:

– собственный капитал;

– вклады населения;

– объем вложений в культурные программы ЮНЕСКО;

– объем прибыли.

math

(1) маршрут выполняется за два шага: math

(2) маршрут выполняется за один шаг math . Дальнейшему продвижению нейросеть обучена неправильно

(3) маршрут выполняется за два шага: math

(1) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Марья — женщина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на все родственные связи Марьи

(2) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Иван – мужчина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на прямые родственные связи Марьи

(3) единичное значение принимает возбуждение всех нейронов, указывающих на родственные связи Марьи

(1) охват воспринимается весьма приблизительно, но пример убедителен

(2) не хватает механизмов поворота головы и туловища

(3) о вдавливании головы в плечи в условиях задачи не говорилось

math

(1)

math

(3) совершенная нейронная сеть может быть построена с помощью введения фиктивных переменных

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Представьте основные соображения по организации факторного пространства для выполнения главных функций реагирующих объектов.
Реагирующий объект является частью игровой системы.

(1) «Настроение» реагирующего объекта определяется степенью опасности игровой ситуации, складывающейся после хода противника. Он является и подсказчиком верного ответного хода

(2) реагирующий объект благодаря своим «знаниям» не допускает проигрыша

(3) реагирующий объект своим поведением отвлекает противника, заставляет его сомневаться и делать ошибки

Клетки экрана, заданные координатами, соответствуют рецепторам, величина возбуждения которых принадлежит отрезку [0, 1]. Функция активации math представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Таким образом, эталон буквы, по которому производится обучение, изображается возбуждением рецепторов внутри этого эталона с учетом возможных искажений. Выберите порог распознавания math и веса связей так, чтобы суммарное возбуждение нейрона выходного слоя при предъявлении эталона равнялось math . «Научите» однослойную нейронную сеть распознавать букву С, задаваемую возбуждением рецепторов по контуру эталона с учетом возможных искажений в угловых точках.

Отобразите деревом логических возможностей факторное пространство для планирования мероприятий пансионата «Ветеран Труда». Факторное пространство для обеспечения инвентарем пеших и конных прогулок:

(1) структура нейронной сети задана корректно

(2) необходимо дополнить нейронную сеть связями math

(3) необходимо дополнить нейронную сеть связями math

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Сладко помечтать о возможном счастье >

(2) math = < Воскликнуть: » А ведь хорош! Но…» >

(3) math = < Воскликнуть: » Как только таких на улицу выпускают!» >

math

Х = {4,2; 4,8}.

(1) установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети: math

(2) установившиеся значения возбуждения нейронов в первом цикле «работы» нейросети: math

(3) установившиеся значения возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети: math

Для согласования с размером экрана необходимо произвести преобразование координаты math , где math – отношение сторон экрана. Это приведет к «сплющиванию» изображения областей рейтинга согласно требованиям эстетики и удобств восприятия.

Точки-банки в декартовой системе координат:
math .

(1) files

(2) files

(2) максимально (V = 1) возбуждается нейрон, указывающий на то, что Марья – женщина. Со значением 0,5 возбуждаются все нейроны, указывающие на прямые родственные связи Марьи. Со значением 0,25 возбуждаются все нейроны, указывающие на косвенное родство

(3) единичное значение принимает возбуждение всех нейронов, указывающих на родственные связи Марьи

(1) нет нейрона, возбуждение которого превышает порог. Необходим консилиум

(2) максимально возбуждается нейрон, рекомендующий стратегию 2

(3) максимально возбуждается нейрон, рекомендующий стратегию 3

(1) полные текущие данные метеослужбы

(2) давление, направление ветра, показания собственного барометра и сведения о погоде в наветренных населенных пунктах

(3) укомплектование штата предсказателей, магов, заклинателей и волшебников, больных и инвалидов, остро воспринимающих грядущие изменения погоды

math

(2) можно, исходя из требований к точности и правдоподобию ответов

(3) нельзя, так как описание не удовлетворяет требованию непротиворечивости

(1) игрок рисует на экране предмет распознавания и задает вопрос – что это? КОМПИ угадывает, и в окне ответа появляется текст: «Это яблоко». Затем КОМПИ воспроизводит ответ эмоционально мимикой, движением, смехом и т.д

(2) игрок вводит или открывает картинку и задает вопрос – что это? КОМПИ угадывает, и в окне ответа появляется текст: «Это яблоко». Затем КОМПИ воспроизводит ответ эмоционально мимикой, движением, смехом и т.д

(3) игрок запускает видеофильм. КОМПИ сопровождает показ адекватной эмоциональной реакцией, одновременно демонстрируя узнавание в окне ответа

Нейронная сеть для обучения трем буквам, приведена на рисунке. files представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания math определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0,9, (1,2) = 0,9, (1,3) = 0,9, (2,1) = 1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 1, (3,1) = 0,9, (3,2) = 0, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,9, (4,2) = 0, (4,3) = 1, (5,1) = 0,9 (5,2) = 0,9, (5,3) = 0,1.

(1) это буква А

(2) это буква В или С

(3) это буква С

(4) это не похоже ни на одну из известных букв

Составьте систему принятия решений для игры в шахматы и верховой езды.

(1)

math = < шахматы >;

math = <верховая езда >;

(2)

math = < шахматы >;

math = <верховая езда >;

(3)

math = < шахматы >;

math = <верховая езда >;

www.INTUIT.ru

math

Матрица следования: files

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Воскликнуть: » А ведь хорош! Но…» >

(2) math = < Сладко помечтать о возможном счастье с высоким брюнетом>

(3) math = < Воскликнуть: » Как только таких на улицу выпускают!» >

math

Для приведенной на рисунке системы связей, для функции активации: math
math

(1) в пятом цикле «работы» нейросети установятся значения возбуждения: math

(2) нейронная сеть одновременно утверждает Божественное и марсианское происхождение человека

(3) нейронная сеть отрицает учение Дарвина

Выберите по два диапазона возможной принадлежности показателей банка:

math

Точки – банки в сферической системе координат: math .

Путешественник заблудился и лишь приблизительно знает пункт, из которого он вышел, а также приблизительно, по звездам, свои координаты. Помогите ему установить, недалеко от какого пункта он, скорее всего, находится. Нейронная сеть имеет вид:
files
Приблизительные координаты путешественника – (-130, -140). Предположительно он вышел из пункта 4.

(1) так как math , путешественник находится недалеко от пункта 19

(2) путешественник находится недалеко от пункта 18

(3) путешественник находится недалеко от пункта 17

(1) максимально (V = 1) возбуждаются нейроны, указывающие на то, что Иван – мужчина, а Елена — женщина. Также максимально возбуждаются нейроны, указывающие на то, что Иван – родитель Елены и Иван – отец Елены. Со значением 0,5 возбуждается нейрон, указывающий на то, что Марья – родитель Ивана. Со значением 0,25 возбуждается нейрон, указывающий, что Василий – брат Ивана. Со значением 0,625 возбудится нейрон, указывающий на то, что Василий – дядя Елены

(2) возбуждение нейронов убывает по степени родства Ивана и Елены между собой и с третьими лицами

(3) по возбуждению нейронов следует судить о степени родства Ивана и Елены с третьими лицами

ЕСЛИ < значение фактора 1 принадлежит диапазону [0 – 1] > И

< значение фактора 2 принадлежит диапазону (36,7 – 37,5] > И

< значение фактора 3 принадлежит диапазону (140 – 160] > И

< значение фактора 4 равно 70 > ТО

< следует поставить диагноз 5 и назначить стратегию лечения 5 >;

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.
Выскажите свои соображения по непредсказуемому (альтернативному) развитию сюжета видеофильма на основе зрительского контингента и зрительской реакции. Какие функции должна выполнять интеллектуальная надстройка динамического контроля знаний, понимания и степени заинтересованности студентов — слушателей лекции, читаемой преподавателем, и рекомендующая ему расстановку акцентов при иллюстрации своего материала с помощью средств мультимедиа?

(1) аппаратура интеллектуальной надстройки должна контролировать посещаемость лекций (в условиях, когда лекции разрешается не посещать) и основные стороны поведения студентов: внимательность, преданность во взоре, переговоры, телефонные звонки, склонение ко сну, верчение и хождение и т.д. Подсказка, появляющаяся на мониторе, советует лектору кратко повторить это место, пробормотать быстрее (все равно не слушают), изобразить менторское усердие, гнев и раздражение (с угрозой вспомнить на экзамене), затронуть тему современной молодежи, устроить перекличку и т.д

(2) аппаратура интеллектуальной надстройки должна анализировать и контролировать посещаемость лекций каждым студентом и основные стороны поведения студентов: внимательность, активность, уважительность, шумные переговоры, телефонные звонки, склонение ко сну, верчение и хождение без спроса и т.д

(3) аппаратура интеллектуальной надстройки должна контролировать посещаемость лекций и поведение слушателей. Она должна динамически формировать подсказки лектору в части доходчивости материала

(1)

math

Система противоречива

(2)

math

Система противоречива

(3) система станет непротиворечивой, если ввести комплексные решения по выбору:

math

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Исследуйте диагностические возможности логических нейронных сетей.
Рассмотрите принципы компьютерной диагностики на основе динамического выбора стратегии поиска неисправностей.

(1) на основе теории контроля и диагностики электронной аппаратуры, а также на основе опыта специалистов, нейронная сеть формирует оптимальную, уточняемую динамически, последовательность запуска тестов для локализации неисправности в минимальное время

(2) если аппаратный контроль показал наличие неустранимого сбоя или отказа, первичная информация об этом событии возбуждает те рецепторы логической нейронной сети, которые соответствуют характеру его проявления. Это на ранней стадии способствует сокращению времени диагностики. Собственно диагностика производится с помощью последовательного принятия решений о сужении области поиска отказа – до его локализации. Ветвящийся поиск осуществляется с помощью логической нейронной сети, реализующей связки типа «если – то»

(3) компьютерная диагностика производится на стадии регламентного контроля оборудования. Моделируется отказ и запускается система диагностики. Нейронная сеть способна запомнить большое число связей вида «если – то», позволяющих на основе большого числа известных ситуаций быстро установить причину отказа

Пусть нейроны выходного слоя принадлежат коре. Между ними существуют взаимно подавляющие, отрицательные (с отрицательными весами, ингибидорные) связи, как показано на рисунке. files Для локализации возбуждения единственного нейрона предположим, что в каждом такте работы нейросети каждый нейрон уменьшает величину возбуждения всех других нейронов на 0,1 величины собственного возбуждения. В свою очередь, он подвергается такому же воздействию со стороны других нейронов.
Следовательно, нейрон, величина возбуждения которого максимальна, через несколько тактов подавит возбуждение других нейронов (величина их возбуждения станет ниже порога 0,8) и обретет четко выраженный сигнал возбуждения в ответ на поставленную задачу распознавания.
Рассчитайте величины возбуждения нейронов, «отвечающих» за буквы А, В, С по заданным начальным значениям их возбуждения math и определите, через сколько тактов значимой величиной возбуждения будет обладать единственный нейрон. После предъявления образа нейроны выходного слоя, соответствующие узнаваемым буквам, обрели значения возбуждения: math .

(1) в третьем такте формируются сигналы возбуждения: math

(2) в четвертом такте формируются сигналы возбуждения: math

(3) в третьем такте формируются сигналы возбуждения: math

(4) из-за исходной близости значений возбуждение всех нейронов становится нулевым

Для логического описания системы принятия решений составьте «электронную» схему такой системы.

math = < шахматы >;

math = <верховая езда >;

www.INTUIT.ru

math

Матрица следования: files

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

files
math

(1) math = < Воскликнуть: » Как только таких на улицу выпускают!» >

(2) math = < Сладко помечтать о возможном счастье с высоким брюнетом>

(3) math = < Воскликнуть: » Душечка!» >

math , если math , 0-в противном случае; math ,

math

(1) установившееся в третьем цикле «работы» нейросети значение math свидетельствует об устойчивости и правомочности всех трех предположений о происхождении человека

(2) установившееся значение возбуждения нейронов в третьем цикле «работы» нейросети: math

(3) установившееся значение возбуждения нейронов во втором цикле «работы» нейросети: math

Воспользуйтесь функцией активации:

math , если V > h, 0-в противном случае; h=0,5,

Нейронная сеть имеет вид: files
math

(1) Точка math , банк обладает низким рейтингом

(2) Точка math , банк обладает высоким рейтингом

(3) Точка math , банк обладает средним рейтингом

На базе логической нейронной сети Антрополога-Исследователя, представленной на рисунке, и для функции активации: math , 0 – в противном случае, h = 0,25.
files
Уточните информацию о родственных связях по «подозрительному» возбуждению нейронов. Максимальное возбуждение рецепторов Иван = 1 и Елена = 1 привело к «подозрительному» возбуждению нейронов, использующих переменные Марья и Василий. В каком отношении находятся между собой все четыре лица?

(1) дополнительное максимальное возбуждение нейронов Марья и Василий приводит к максимальному возбуждению нейронов, указывающих на то, что Марья – мать Ивана, Иван – брат Василия (и наоборот), Василий – дядя Елены, а также существенно увеличивает возбуждение других нейронов по степени родства

(2) дополнительное максимальное возбуждение нейронов Марья и Василий приводит к максимальному возбуждению нейронов, указывающих на то, что Марья – мать Ивана, Иван – брат Василия (и наоборот)

(3) дополнительное максимальное возбуждение нейронов Марья и Василий приводит к максимальному возбуждению нейронов, указывающих на то, что Марья – мать Ивана, Марья – мать Василия, Иван – брат Василия (и наоборот)

(1) максимально возбудился нейрон, указывающий на стратегию 3

(2) возбуждение ни одного нейрона не превысило порог

(3) максимально возбудился нейрон, указывающий на стратегию 2

(3) не все ответы правильны. Все зависит от выбора значения порога

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Обсудите основные возможности, открывающиеся при применении логических нейронных сетей для обеспечения информационной безопасности.
Рассмотрите средства ограничения злоупотреблений со стороны службы безопасности и режима, имеющей неограниченный доступ ко всей секретной и конфиденциальной информации – для исключения возможности хищений, шантажа и насилия.

(1) неограниченное доверие службе безопасности, при формальном выполнении всех ее требований, должно сочетаться с независимым сговором администрации и коллектива пользователей о тайных индивидуальных средствах контроля персонального доступа пользователей

(2) высокий моральный и нравственный уровень сотрудников безопасности исключают необходимость какого-либо дополнительного контроля их деятельности

(3) воспрепятствовать любой деятельности органов безопасности невозможно. Все попытки тщетны, — так учат нас известные герои книг и кинофильмов

Вид некоторой «красивой» граф-схемы показан на рисунке. files . Предполагается, что обученная нейросеть создается с помощью единичных весов связей (пропускающих сигнал в нужном направлении), веса «ненужных» связей полагаются равными нулю. Обучите нейронную сеть распознаванию буквы С по логическому выражению
math . Букве поставьте в соответствие первый нейрон выходного слоя.

www.INTUIT.ru

math

Матрица следования: files

По логической нейронной сети с обратными связями, представленной на рисунке, для функции активации

math

f_{Вых i}=begin{cases}
f_i, text{если $f_i ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=1.

Идеальный мужчина (независимо от упитанности) удовлетворяет условию math .

(1) в третьем цикле «кайфа» возбуждение нейрона math не превышает порог

(2) во втором цикле «кайфа» возбуждение нейрона math не превышает порог

(3) во втором цикле «кайфа» возбуждение нейрона math не превышает порог

В результате моделирования выяснилось, что рассмотрение принадлежности math

omega =begin{cases}
0,5 frac {Delta t-4}{4},text{при $Delta t< $4}\
0, text{в противном случае};
end{cases}

Нейронная сеть имеет вид: files
math

(1) Точка math , банк обладает средним рейтингом

(2) Точка math , банк обладает высоким рейтингом

(3) Точка math , банк обладает низким рейтингом

Совершите путешествие между населенными пунктами, выбрав маршрут с помощью логической нейронной сети. Задайте маршрут следования из пункта 4 в пункт 2. Нейронная сеть имеет вид:
files

Исследуйте возможность индуктивного логического вывода на основе фактографической нейронной сети Антрополога-Исследователя для дополнения понятийной нейронной сети, представленной ниже.
files
files
Если дополнить понятийную нейронную сеть правилов вывода
дедушка(X,Y) :- мужчина Х, родитель(X,P), родитель(P,Y) на основе родства Федора, Ивана и Василия, то справедлив ли вывод о том, что Федор – дедушка Ирины?

(1) вывод несправедлив, так как в фактографической нейронной сети отсутствует связь Марья – родитель Ирины

(2) вывод справедлив

(3) вывод справедлив, если подразумевать, что Марья является мачехой Ирины при общем родителе всех детей Марьи – Петре

Составьте матрицу следования, описывающую логическую нейронную сеть таблицей для облегчения расчетов. files

Задание призвано будить творческую активность и определять важные и интересные пути и темы дальнейших экспериментальных разработок слушателей. Пока, по многим вопросам у автора самого-то нет определенного мнения. Поэтому к некоторым ответам следует относиться критически.
Рассмотрите аспекты «коллективного» поведения объектов «живого» моделирования. Каковы перспективы применения «живого» моделирования при прогнозировании политических и спортивных состязаний, при манипулировании пристрастиями избирателей, в дипломатических играх и пр.?

(1) «Живое» моделирование способствует эффективной наглядной и примитивной реализации основных низменных инстинктов, лежащих, к сожалению, в основе всех механизмов движения современного человеческого общества

(2) «Живое» моделирование, как восхитительное средство развлечений, способно сыграть важную роль в пропагандистских и агитационных действиях того, кому такое средство по карману

(3) «Живое» моделирование частично приоткрывает завесу невостребованности российской науки в современный период победного шествия трудового народа к торжеству идей дикого капитализма. За работу, товарищи!

Для СПР, изготовленной для дяди Рамзая, составьте совершенную нейронную сеть. (В связи со значительным приобретенным Вами опытом решения подобной простой задачи, уже сформированная сеть приводится ниже.) С помощью коррекции весов связей используйте возможность предпочтительного выбора решений в том случае, когда события, образующие факторное пространство, учитываются с различными значениями приоритета. Как с помощью порогов усилить эффект приоритетного обслуживания? Исследуйте возможность модификации и развития совершенной нейронной сети, например, на тот случай, когда Никита прибыл из мест, не столь отдаленных, и с энтузиазмом включился в работу. Как сокращается объем матрицы следования, описывающей однослойную (в том числе – совершенную) логическую нейронную сеть? Поступила некоторая недостоверная информация о закрытии канала нелегальной доставки продукции фирмы Ночная Бабочка. Как скорректировать параметры нейронной сети?

(3) веса всех связей, исходящих от рецептора «Продукция фирмы Ночная Бабочка», следует положить равными достоверности участия фирмы в игре

(4) того же эффекта можно добиться, увеличив пороги тех нейронов, которые используют информацию об этой фирме. Так будут повышены требования к достоверности той информации, которая связана с фирмой

Основная цель настоящих заданий – будить фантазии, инициировать обсуждение, привлечь интерес к творчеству в представляемом направлении. Отсюда – возможность сомнений в правильности ответов и выводов. Автор просит помощи у читателя в проверке и развитии гипотез, в формулировании смелых предположений на пути решения актуальнейших задач.
Исследуйте возможность социально-исторического прогнозирования с помощью логической нейронной сети.
Сформулируйте свои соображения о построении логической нейронной сети, возбуждающей оптимистические или пессимистические настроения общества на основе анализа частоты употребления слов и смысловых связок в средствах массовой информации.

(1) в основе логической нейронной сети лежит принцип алгебраического суммирования положительных и отрицательных эмоций с учетом частоты следования слов и смысловых связок в средствах массовой информации. Эта частота подается на рецептор, связанный с конкретным словом или смысловой связкой

(2) нейронная сеть в реальном времени должна связывать текущие предположения об оптимистическом настроении общества с количественными оценками влияния каждого слова или смысловой связки на это настроение. При положительном влиянии положительная обратная связь усиливает пессимистическую составляющую. Если слово или смысловая связка отрицательно влияет на настроение общества, отрицательная обратная связь еще более усугубляет это влияние. Предельное или текущее состояние системы соответствует перспективному или настоящему уровню оптимизма в обществе

(3) выделяются основные слова и смысловые связки, имеющие хождение в выступлениях деятелей культуры, ученых и государственных деятелей, а также в средствах массовой информации. Выделяется группа авторитетных политиков, социологов, мировых общественных деятелей и журналистов, которая составляет аналог экспертной системы. Для нее составляется однослойная логическая нейронная сеть, где рецепторы закрепляются за экспертами и за словами (смысловыми связками). Веса связей, ведущих от рецепторов-экспертов, соответствуют весам экспертов. Оценки экспертов на основе частоты следования слов и смысловых связок поступают на нейроны выходного слоя, определяя частные выводы об отдельных составляющих оптимистического или пессимистического настроения общества

files
Обучите нейронную сеть двум буквам В и С, как показано на рисунке, согласно логическим выражениям

В: math

С: math

(1) да, различает

(2) различает неправильно

(3) не различает

Минимизируйте длину логических цепочек с помощью «размножения» решений. files

www.INTUIT.ru

«. Приведенные ниже задания взяты из этого курса. Используйте функцию активации:

math

|V_j|=begin{cases}
V, text{ при $V ge $h,}\
0, text{в противном случае};
end{cases}
h=0,5.

math

Результат трассировки: files

(2) на ситуацию math нейросеть реагирует неправильно, так как возбуждение «гаснет», не достигая нейрона math

(3) существует не менее двух эталонных ситуаций, на которые нейросеть реагирует неправильно

Задача перспективных исследований. Как с помощью логической нейронной сети произвести идентификацию и задержание подозрительного лица в потоке пассажиров?

(1) используется логическая нейронная сеть с обратными связями. При появлении подозрительного объекта действия наблюдателя на некоторое время прерываются для выполнения операции по проверке документов и задержанию

(2) используется логическая нейронная сеть с обратными связями. При появлении подозрительного объекта действия наблюдателя на некоторое время прерываются для выполнения операции задержания

(3) применение обратных связей нецелесообразно. Следует немедленно приступить к задержанию, не ограничивая себя во времени

Почему так важно соблюдать принцип «размножения» решений? Исходная нейронная сеть имеет вид: files

(2) выполнение данного требования облегчает расчет

omega =begin{cases}
0,25 frac {Delta t-4}{4},text{при $Delta t< $4}\
0, text{в противном случае};
end{cases}

(2) функция активации должна выбираться пользователем в соответствии с назначением системы. Возможность применения предполагаемого продукта для системы рейтинговой оценки результатов соревнования должна быть исследована отдельно

(3) отдельные расчеты показали низкий уровень универсальности проекта программного продукта. Возможность применения выбранной функции активации должна быть исследована дополнительно в связи с предполагаемым применением

В перспективе своих самостоятельных исследований составьте модель программы игры в «крестики – нолики», первоначально ограничившись попыткой сведения игры «в ничью». Начните разработку модели с анализа возможных ходов противника и с выбора предпочтительного ответа. Для этого заведите три строки, каждая из которых содержит три позиции. В текущем состоянии игры позиция может содержать «крестик» (противника), «нолик» (Ваш) или быть свободной. Несомненно, «традиционный» программный, последовательный анализ каждой позиции всех строк трудоемок и долог. Ассоциативный принцип «работы» нейронной сети позволяет приблизить его к ассоциативному мышлению игрока и сделать игровую нейрокомпьютерную приставку к персональному компьютеру.
Составьте проект такой нейронной сети. Определите, является ли создаваемая нейронная сеть совершенной? Какую функцию активации Вы хотите использовать?

(1) нейронная сеть является совершенной. Целесообразно использовать функцию активации: math . Коррекция весов и порогов не требуется

(2) нейронная сеть является совершенной. Целесообразно использовать функцию активации: math , 0 – в противном случае, h = 0,5. (Веса равны единице.)

(3) нейронная сеть не является совершенной. Чтобы уравнять значения возбуждения нейронов выходного слоя, целесообразно выбрать функцию активации:
math , 0 – в противном случае, h = 0,8, т – количество активных входов нейрона.

math = «пассажир предъявил билет»;

math = «пассажир не предъявил билет»;

math = «в билете указана дата (число) этого дня»;

math = «в билете указана дата (число) не этого дня»;

math = «в билете указан текущий месяц»;

math = «в билете указан не текущий месяц»;

math = «в билете указан текущий год»;

math = «в билете указан прошлый год»;

math = «в билете указан более ранний год»;

math = «предъявлены проездные документы работника МПС»;

math = «предъявлено пенсионное удостоверение»;

math = «не предъявлено пенсионное удостоверение»;

math = «предъявлено удостоверение работника МПС»;

math = «не предъявлено удостоверение работника МПС»;

math = «предложена взятка».

Принимаемые решения:

math = «поблагодарить и извиниться за беспокойство»;

math = «взыскать штраф 100 рублей»;

math = «взыскать штраф 300 рублей»;

math = «вызвать милицию»;

math = «пожурить».

Логическое описание СПР имеет вид:

math ,

math .

(1)

Х_1 land Х_3 land Х_5 land Х_7 to R_1,
Х_10 to R1 ,
Х_1 land Х_4 land Х_7 to R_2 ,
Х_1 land Х_6 land Х_7 to R_2 ,
Х_2 land Х_12 land Х_14 to R_2 ,
Х_1 land Х_8 to R_3 ,
Х_10 land Х_8 to R_3 ,
Х_1 land Х_9 to R_4 ,
Х_10 land Х_9 to R_4 ,
Х_2 land Х_15 to R_4 ,
Х_11 to R_5 ,
Х_13 to R_5 .

(2)

(3)

Х_1 land Х_3 land Х_5 land Х_7 to R_1,
Х_10 to R_1 ,
Х_1 land Х_4 land Х_7 to R_2 ,
Х_1 land Х_6 land Х_7 to R_2 ,
Х_2 land Х_12 land Х_14 to R_2 ,
Х_1 land Х_8 land Х_10 land Х_8 to R_3 ,
Х_1 land Х_9 to R_4 ,
Х_10 land Х_9 to R_4 ,
Х_2 land Х_15 to R_4 ,
Х_11 to R_5
Х_13 to R_5 ,

math , math

math = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $230>

math = <Отправить даму с приветственным платочком, заплатив гонорар $70>;

math = <Отправить линейного с подстилочной соломкой, заплатив гонорар $80>;

math = <Отправить обоих линейных на середину перегона, заплатив гонорар $260>

(1) и в первом, и во втором тактах пакеты будут передаваться узлу 1

(2) в первом такте величина возбуждения нейрона 1 будет максимальной; пакет будет передан узлу 1. Коэффициент загрузки его буфера станет равным 0,2. Во втором такте второй пакет будет передан узлу 2

(3) в первом такте пакет передастся узлу 2, следующий пакет во втором такте передастся узлу 1

(1) files

(2) files

(3) files , n – количество входов нейрона

(1) R1 = 1,2, R2 = 1,4, R3 = 0,7, R4 = 0,9, M = $147,8

(2) R1 = 1,2, R2 = 1,4, R3 = 0,6, R4 = 0,8, M = $156,5

(3) R1 = 1,4, R2 = 0,8, R3 = 1,2, R4 = 0,9, M = $174

(1) R1 = 1,6, R2 = 1,9, R3 = 1,1, R4 = 1,4. Он должен принять решение R2, обусловленное, к тому же, минимальными расходами

(2) R1 = 1,6, R2 = 1,6, R3 = 1,1, R4 = 1,4. Он должен принять решение R2, обусловленное, к тому же, минимальными расходами

(3) R1 = 1,6, R2 = 1,9, R3 = 1,1, R4 = 1,4. Он должен навсегда прекратить эту игру

А1 = 0,8, А2 = 0,2, В1 = 0,4, В2 = 0,6.

(1) R1 = 2, R2 = 1,4, R3 = 0,7. Передаточную функцию следует изменить так, чтобы порог вычитался

(2) R1 = 2, R2 = 1,4, R3 = 0,6. Решению доверять нельзя. Необходимо исследовать возможность изменения весов связей

(3) R1 = 2, R2 = 0,8, R3 = 1,2. Следует установить границу, по превышении которой другое решение становится предпочтительнее решения R1

Запишите логические выражения, определяющие системы принятия решений по текстам размышлений дяди Рамзая. «Предположим, Вася или Петя обнаружили, что и Оксана, и Роксана торгуют французским коньяком только в наборе с французской косметикой китайского производства (событие «В1 & B3″). Этот незаконный сговор обещает поездку на Лазурный Берег. В противном случае возможна поездка только на остров Родос.»

Выполните дистрибутивные преобразования логических выражений. math = «Лазурный Берег»;
math = «о. Родос».

(1) math = «Лазурный Берег»;
math = «о. Родос»

(2) math = «Лазурный Берег»;
math = «о. Родос»

(3) math = «Лазурный Берег»;
math = «о. Родос»

Постройте «электронную» схему системы принятия решений. math = «Лазурный Берег»;
math = «о. Родос».

Нейронная сеть для обучения трем буквам, приведена на рисунке. files представляет собой сумму величин возбуждения рецепторов, каждый из которых входит в область экрана, покрываемую эталоном буквы. Для порога распознавания math определите, на какую букву более всего похож вариант возбуждения рецепторов? (1,1) = 0, (1,2) = 0, (1,3) = 0,1, (2,1) = 0,1, (2,2) = 0,1, (2,3) = 0, (3,1) = 0,1, (3,2) = 0, (3,3) = 0,1, (4,1) = 0,1, (4,2) = 0,1, (4,3) = 0,1, (5,1) = 0, (5,2) = 0,1, (5,3) = 0.

(1) это буква А

(2) это буква В или С

(3) это буква С

(4) это не похоже ни на одну из известных букв

Источник